氧化平衡评分与心血管代谢多发病之间的关联：差异性死亡率、中介机制及机器学习见解

《Journal of Translational Medicine》：Association between oxidative balance score and cardiometabolic multimorbidity: differential mortality, mediation mechanisms, and machine learning insights

【字体：大中小】 时间：2026年05月21日 来源：Journal of Translational Medicine 7.5

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　　摘要背景心血管代谢多病（CMM）是全球主要的健康负担，与发病率和死亡率的增加密切相关。氧化平衡评分（OBS）是一种综合衡量饮食和生活方式因素与氧化平衡关系的指标，但尚未系统地评估其与CMM和死亡率之间的关联。方法我们分析了11,365名NHANES参与者。使用逻辑回归

摘要

背景

心血管代谢多病（CMM）是全球主要的健康负担，与发病率和死亡率的增加密切相关。氧化平衡评分（OBS）是一种综合衡量饮食和生活方式因素与氧化平衡关系的指标，但尚未系统地评估其与CMM和死亡率之间的关联。

方法

我们分析了11,365名NHANES参与者。使用逻辑回归、Cox比例风险模型和限制立方样条来评估OBS与CMM和死亡率之间的关联。中介分析进一步评估了炎症和胰岛素抵抗指标作为非CMM参与者中的潜在中介因素。机器学习确定了预测结果的关键OBS组成部分。

结果

在11,365名参与者中（中位年龄45岁；52.55%为男性），较高的OBS与更有利的社会人口统计特征和较低的慢性疾病患病率相关。CMM患者的OBS较低，并且随着共病数量的增加而进一步降低。CMM与较高的死亡率相关，而OBS每增加5分，CMM的发病率风险降低（OR = 0.96），全因死亡风险也降低（HR = 0.85），心血管和非心血管死亡的关联也呈类似的反向趋势。这些关联在非CMM个体中仍然显著，但在CMM患者中减弱。中介分析表明，OBS与死亡率之间的关联部分通过炎症和胰岛素抵抗途径介导。在机器学习分析中，LightGBM的表现最佳（AUC：0.817和0.849），体重指数、体力活动和维生素摄入量被确定为关键预测因子。

结论

较高的OBS与非CMM参与者较低的CMM患病率和降低的死亡风险相关，这部分是通过炎症和胰岛素抵抗途径实现的，这突显了其在心血管代谢风险评估中的潜在重要性。

图形摘要

背景

心血管代谢多病（CMM）是全球主要的健康负担，与发病率和死亡率的增加密切相关。氧化平衡评分（OBS）是一种综合衡量饮食和生活方式因素与氧化平衡关系的指标，但尚未系统地评估其与CMM和死亡率之间的关联。

方法

我们分析了11,365名NHANES参与者。使用逻辑回归、Cox比例风险模型和限制立方样条来评估OBS与CMM和死亡率之间的关联。中介分析进一步评估了炎症和胰岛素抵抗指标作为非CMM参与者中的潜在中介因素。机器学习确定了预测结果的关键OBS组成部分。

结果

在11,365名参与者中（中位年龄45岁；52.55%为男性），较高的OBS与更有利的社会人口统计特征和较低的慢性疾病患病率相关。CMM患者的OBS较低，并且随着共病数量的增加而进一步降低。CMM与较高的死亡率相关，而OBS每增加5分，CMM的发病率风险降低（OR = 0.96），全因死亡风险也降低（HR = 0.85），心血管和非心血管死亡的关联也呈类似的反向趋势。这些关联在非CMM个体中仍然显著，但在CMM患者中减弱。中介分析表明，OBS与死亡率之间的关联部分通过炎症和胰岛素抵抗途径介导。在机器学习分析中，LightGBM的表现最佳（AUC：0.817和0.849），体重指数、体力活动和维生素摄入量被确定为关键预测因子。