NHANES+KNHANES数据库 = 二区文章，赶紧学起来

高血压与牙周炎之间存在关联，但干预试验的证据有限。最近通过孟德尔随机化分析提出了这两种疾病之间可能存在的因果关系。这项分析确认了英国一项大型人群研究中，与牙周炎相关的遗传变异与血压表型升高之间存在联系。然而，这种关联的确切机制尚不明确，引发了关于炎症或细菌负担是否可能起突出作用的问题。考虑到像C反应蛋白（CRP）和白细胞计数这样的全身性炎症生物标志物与牙周炎和高血压都有关联，我们假设全身性炎症可能是这两种疾病之间的中介。因此，在开始将牙周炎治疗作为高血压的非药物治疗目标的干预试验之前，有必要在关注介质的大型独立研究中证实这种关联。

2021年4月，伦敦大学学院伊士曼牙科研究所学者在《Journal of Internal Medicine》（中科院二区，IF11.1）发表了题为“Is systemic inflammation a missing link between periodontitis and hypertension? Results from two large population-based surveys”的研究论文。

该SCI论文的研究目的是探究牙周炎和高血压之间的关系，并验证系统性炎症是否在这一关联中起到了中介作用。使用的数据集包括美国的NHANES 2009/10（样本量为3460）和韩国的2015 KNHANES VI-3（样本量为4539）。统计分析方法包括多变量线性和逻辑回归模型以及中介分析，研究发现牙周炎患者更可能患有高血压。研究结果表明，CRP和WBC作为系统性炎症的生物标志物，在牙周炎与高血压的关联中起到了一定的中介作用。这些发现提示牙周炎与高血压密切相关，系统性炎症在这一关联中部分起到了中介作用，这对临床实践具有潜在的指导意义。

1、摘要

目标：主要目的是在两个独立的大型调查中调查牙周炎和高血压之间的关系。次要目的是确定全身性炎症是否在该关联中具有中介作用。

方法：这项横断面研究分析了美国的代表性样本(n=3460;NHANES 2009/10)和韩国(n=4539;2015年KNHANES VI-3)人口。使用多元线性和logistic回归模型和中介分析评估牙周炎(暴露)、高血压(结果)和炎症标志物[c反应蛋白(CRP)和白细胞计数(WBC)](介质)之间的关系。

结果：患有牙周炎的受试者更容易患高血压(NHANES: OR = 1.3, 95% CI: 1.0-1.6, P = 0.025;KNHANES: OR = 1.2, 95% CI: 1.0-1.4, P = 0.041)，实际收缩压≥140 mmHg (NHANES: OR = 1.6, 95% CI: 1.1-2.3, P < 0.001;KNHANES: OR = 1.3, 95% CI: 1.0-1.6, P < 0.031)。

这些关联独立于年龄、性别、BMI、教育水平、吸烟、饮酒、肌酐、体力活动、其他合并症的存在，并在未服用抗高血压药物的参与者中得到证实。牙周炎的诊断与白细胞直接相关(两项调查中:NHANES:β±SE=0.3±0.1, P<0.004;KNHANES:β±SE=0.3±0.1, P<0.001)和CRP水平(在一次调查中:NHANES: β±SE=0.1±0.03, P < 0.007;KNHANES:β±SE=0.1  0.04,P > 0.213)。中介分析证实，CRP在两种人群的牙周炎和高血压之间起中介作用(中介效应:NHANES: β± SE = 0.010  0.003, P < 0.001;KNHANES: β± SE = 0.003 ± 0.001, P = 0.015)。WBC在KNHANES中起中介作用(中介效应: β±SE = 0.004± 0.001, P = 0.004)，而在NHANES中，其作用依赖于模型中CRP的包含(中介效应: β±SE = 0.002±0.001, P = 0.001)。

结论：这些发现表明牙周炎与高血压密切相关，而全身性炎症在某种程度上是这种关联的中介。

2、研究结果

2.1 基线特征

患有牙周炎的参与者主要是男性(NHANES, 60%;NHANES, 57%)， 50岁以上，当前吸烟者人数增加(NHANES, 52%对36%;受教育程度较低和糖尿病患病率较高(NHANES, 12%对6%;NHANES, 10% vs 5%)比无牙周炎的参与者(表1)。高血压患病率几乎翻了一番(NHANES, 42% vs 25%;KNHANES, 39%对19%)和抗高血压药物(NHANES, 31%对19%;KNHANES (25% vs 12%)在牙周炎患者中观察到。同样，与没有牙周炎的调查参与者相比，患有牙周炎的参与者有更高的收缩压值(NHANES高6.4 mmHg, KNHANES高7.3 mmHg)。在NHANES的调查中，墨西哥和非西班牙裔黑人牙周炎的患病率最高。最后，当评估其他传统的心血管危险因素时，与没有牙周炎的患者相比，两项调查中牙周炎患者的葡萄糖、甘油三酯、hs-CRP和WBC值都更高，只有在KNHANES中牙周炎患者的BMI更高(P < 0.001)。

2.2 逻辑回归分析

多元logistic回归模型证实，在患有牙周炎和牙周状况较差的参与者中，NHANES人群中高血压的调整几率分别为1.3 (95%CI 1.0 - 1.6)和1.2 (95%CI 1.0 - 1.4)(表2)。

2.3 线性回归分析

线性回归分析证实牙周炎(作为分类变量和连续变量进行评估)与平均收缩压相关。这些发现在美国调查中未服用降压药物的参与者亚组中得到了证实(表3)。在韩国调查中，累计CPI得分与收缩压和舒张压一致相关，这在未服用降压药物的参与者中也得到了证实。在两项调查中，较高的WBC计数与平均收缩压相关，而较高的hs-CRP水平仅在美国研究中与收缩压和舒张压相关(表3)。此外，我们观察到，在NHANES(模型2)中，舒张压与附着损失≥3mm的牙龈部位和探入深度≥6mm的牙龈部位的数量或百分比之间呈负相关(模型1和2)，在KNANES(表3)中，与累积CPI评分之间呈负相关(表3)。

与没有牙周炎或牙周状况较好(CPI 0-2)的患者相比，美国和韩国患有严重牙周炎或牙周状况较差(CPI 3-4)的患者通过hs-CRP血清水平和白细胞计数显示出更大的全身炎症，这种差异与其他常见混杂因素无关(表4)。

2.4 中介分析

牙周炎与高血压（分类性）之间的关联由 CRP 介导 （β ± SE = 0.010 ± 0.003;NHANES 数据集中的 P < 0.001），而 WBC （β ± SE = 0.001 ± 0.001;P = 0.221）只是关联的间接介质（与hs-CRP相关的间接途径）（模型A，未调整）（图1）。2a和表S2）。在KNHANES数据库中重复相同的分析时，hs-CRP（β ± SE = 0.003 ± 0.001;P = 0.015）和白细胞（β ± SE = 0.004 ± 0.001;P = 0.004）是牙周状态恶化与高血压之间关联的中介（图1）。2b和表S2）。模型B、D、C在调整和未调整模型中应用连续牙周（NHANES中的PPD、CAL和KNANES中的CPI连续）和血压（SBP）变量时，重复了这些结果（表S2）。

1、研究设计

P：来自美国和韩国国家健康和营养检查调查的3460和4589名参与者

E：牙周炎

O：高血压

S：横断面研究

2、统计学方法

使用STATA版本15.0（StataCorp，College Station，Tex，USA）和R Software（版本3.5.2）进行数据分析。连续变量报告为平均误差±标准误差 （SE），而分类变量则以百分比表示。通过独立 t 检验（连续变量）或卡方检验（分类变量）评估有或没有牙周炎的参与者之间的简单差异。检验正态性假设，并使用 hs-CRP 的对数变换进行参数分析。采用不同的口腔疾病暴露量（分类和连续）来测试牙周状态与血压之间的相关性。此外，WBC 和 hs-CRP 的循环水平被用作全身炎症的生物标志物和牙周状态与高血压之间关联的可能介质。对所有连续变量进行了单变量分析，比较了牙周炎/牙周状态恶化的受试者组和研究样本的其余部分。然后，在多变量模型中使用所有这些具有统计学显着关联的变量。

创建多变量 logistic 回归模型来测试牙周炎病例定义或牙周病变连续测量与高血压、SBP ≥ 140 mmHg 或 hs-CRP > 2mg L 之间的潜在关联−1作为结果变量。然后构建多变量线性回归模型来研究牙周（分类和连续）与动脉血压（平均 SBP/DBP）变量之间的关联。对hs-CRP和WBC值（暴露）和高血压（作为分类或连续结局）进行了类似的分析。计算比值比 （OR） 和 95% 置信区间以及具有标准误差β系数。在两项调查中，完全调整的模型（模型1）将年龄、性别、种族、吸烟、教育水平和慢性疾病作为协变量（如前所述）。除此之外，体重指数（BMI）、饮酒量、肌酐和身体活动也被纳入KNHANES调查的多变量模型中（因为它们都与结果变量呈单变量关联）。

还对未服用抗高血压药物的受试者亚组进行了敏感性分析（模型2）（NHANES，N = 2486; KNHANES，N = 3270）。

然后使用结构方程模型（SEM）来估计牙周炎和高血压之间的关联是由WBC还是CRP介导的。使用四种不同和预先指定的路线，如下所示：直接（路线 1）和间接（路线 2、3、4）中介效应及其 95% CI 被估计：

途径 1：牙周炎（暴露）→高血压（结果）。

途径 2：牙周炎（暴露）→白细胞（介质）→高血压（结果）。

途径 3：牙周炎（暴露）→记录 CRP（介质）→高血压（结果）。

途径 4：牙周炎（暴露）→白细胞（介质）→对数 CRP（介质）→高血压（结果）。

这篇文章通过对牙周炎和高血压之间关系的研究，展示了系统性炎症在这两种疾病之间的潜在中介作用，不仅丰富了我们对这两种常见疾病交互影响的理解，也为临床实践提供了新的视角。文章利用了多变量线性和逻辑回归模型以及中介分析，这些统计方法不仅确保了结果的准确性，还增强了研究的说服力。通过这些方法，研究人员能够揭示出牙周炎和高血压之间的复杂联系，并确认了全身性炎症标志物如CRP和WBC在其中扮演的角色。

本文的研究意义在于，它提出了一种可能通过牙周健康改善来降低高血压风险的新途径，这对于公共卫生政策和慢性病管理具有重要的启示。此外，文章的统计分析方法为后续研究提供了强有力的工具，特别是在处理复杂疾病关联和潜在介质的研究中。通过运用多变量分析和中介分析，其他学者可以更精确地评估多因素之间的相互作用，并探索不同变量间的直接和间接影响。

对于未来的研究，这篇文章的方法论和发现鼓励学者们不仅要关注单一的疾病表现，而应更广泛地考虑潜在的系统性因素。此外，这种统计思路的应用将有助于开展更多跨学科的研究，从而在更广泛的医学和公共卫生领域内推动创新。对于那些探索慢性病之间相互关系的学者，本文提供了一种模范的分析框架，促进他们使用相似的统计方法去发现和验证新的疾病关联，从而为制定更有效的预防和治疗策略提供依据。

参考文献

Muñoz Aguilera, E., Leira, Y., Miró Catalina, Q., Orlandi, M., Czesnikiewicz-Guzik, M., Guzik, T. J., Hingorani, A. D., Nart, J., & D'Aiuto, F. (2021). Is systemic inflammation a missing link between periodontitis and hypertension? Results from two large population-based surveys. Journal of internal medicine, 289(4), 532–546. https://doi.org/10.1111/joim.13180