一项关于血红蛋白与红细胞分布宽度比值（HRR）的研究：探讨其与动脉硬化的关联性及其在特定人群中的意义

• 原文标题: Association Between Hemoglobin-to-Red Blood Cell Distribution Width Ratio and Arterial Stiffness

• 文章分类: 心血管病学 (Cardiology), 公共卫生与流行病学 (Public Health & Epidemiology)

• 来源期刊:The Journal of Clinical Hypertension

• 发表日期: 2025年9月14日

（一）研究背景与科学问题

1. 动脉硬化：心血管疾病的核心环节

动脉硬化，即血管弹性降低、僵硬度增加，是多种心血管疾病（如高血压、冠心病、中风）发生发展的核心病理生理环节，也是预测不良心血管事件的有力指标。颈股动脉脉搏波传导速度（cfPWV）是国际公认的评估动脉硬化的“金标准”方法，cfPWV值越高，代表动脉越僵硬。既往研究已明确，动脉硬化的进展与衰老、高血压、肥胖等传统风险因素密切相关，其深层机制涉及慢性炎症、氧化应激和代谢紊乱等多个通路。

2. HRR：一个新兴的、便捷的炎症与氧化应激标志物

近年来，临床研究一直在寻找能够简便、经济地反映机体内慢性炎症和氧化应激状态的生物标志物。血常规检测中的**血红蛋白（Hemoglobin）和红细胞分布宽度（RDW）**是两项最常规的指标。RDW反映的是红细胞体积大小的异质性，其升高通常与无效造血、炎症及氧化应激相关。血红蛋白则与机体的氧气运输能力和抗氧化过程有关。

基于此，**血红蛋白与红细胞分布宽度比值（HRR）**作为一个整合性指标被提出。理论上，较低的HRR（即较低的血红蛋白和/或较高的RDW）可能反映了机体正处于一种慢性炎症和高氧化应激的状态。已有研究显示，较低的HRR与其他心血管疾病（如中风、心力衰竭）的风险增加相关。

3. 本研究的核心科学问题

尽管动脉硬化与炎症、氧化应激的关系已被广泛认知，但HRR这一新兴的、极其便于临床获取的复合指标，是否与动脉硬化存在直接关联，此前尚无研究报道。因此，本研究的核心科学问题是：HRR水平与以cfPWV评估的动脉硬化之间是否存在关联？如果存在，这种关联在不同风险人群（如高血压、糖尿病患者）中是否表现出差异？

（二）研究设计与方法

1. 研究设计与参与者

本研究为一项大规模的单中心、横断面研究。研究数据来源于2016年1月至2023年12月间，在中国福州一家大型医院的健康体检中心、全科医学科及老年病科就诊的队列。

研究初步纳入了5886名测量了cfPWV的受试者。经过严格的筛选，排除了近期发生过急性心脑血管事件、患有严重心功能不全、恶性肿瘤、急性感染等疾病以及关键数据缺失的个体后，最终有3657名参与者被纳入最终分析。参与者的平均年龄为59.6岁，其中男性占62.7%。

2. 关键变量的测量与定义

• 动脉硬化评估： 采用标准的Complior Analyzer设备测量颈股动脉脉搏波传导速度（cfPWV）。根据欧洲心脏病学会指南，本研究将cfPWV ≥ 10 m/s定义为存在动脉硬化。

• HRR的计算与分组： HRR通过公式“血红蛋白浓度(g/dL) / RDW(%)”计算得出。所有参与者根据其HRR值被分为四个等份的组别（Q1-Q4），其中Q1为HRR水平最低的组，Q4为最高的组。

• 其他协变量： 研究收集了详细的人口学资料、生活方式信息、体格检查数据以及全面的血液生化指标，包括血压、血糖、血脂、肾功能等。高血压和糖尿病的诊断均基于公认的标准。

3. 统计学分析研究采用了多种统计学方法来全面评估HRR与动脉硬化的关系，包括：

• 线性回归分析： 评估HRR作为连续变量与cfPWV数值的关联。

• 逻辑回归分析： 评估HRR（作为连续变量及分类变量）与“是否存在动脉硬化”（二分类变量）的关联，并计算比值比（OR）。模型在逐步校正了年龄、性别、血压、血糖、血脂、肾功能等一系列潜在混杂因素后，检验HRR的独立关联性。

• 限制性立方样条（RCS）： 用于探究HRR与动脉硬化风险之间是否存在非线性关系。

• 分层分析： 在不同亚组（如年龄、性别、BMI、是否患有高血压/糖尿病）中，分别评估HRR与动脉硬化的关联，并检验其交互作用。

（三）主要研究发现

1. 基线特征：低HRR人群具有更多心血管风险

与HRR水平较高的组别（Q4）相比，HRR水平最低的组别（Q1）的参与者呈现出以下特征：年龄更大、女性比例更高、cfPWV值更高、患有糖尿病和动脉硬化的比例也显著更高。这初步提示了低HRR与不良心血管健康状态的关联。

2. 核心关联性：HRR与动脉硬化呈独立负相关

在排除了众多潜在混杂因素的影响后，研究的核心发现是HRR与动脉硬化之间存在显著、独立的负相关关系。

• 线性关系： 多元线性回归分析显示，HRR是cfPWV的一个独立影响因素（β = -0.12, p < 0.001），即HRR水平越高，cfPWV数值越低（血管弹性越好）。

• 风险关系： 多元逻辑回归分析表明，在将HRR作为一个连续变量时，其水平每增加一个单位，发生动脉硬化的风险降低约12%（OR=0.88, p=0.003）。

• 分位数组间比较： 在完全校正后的模型中，与HRR最低的Q1组相比，Q3组和Q4组发生动脉硬化的风险分别降低了5%（OR=0.95, p=0.024）和7%（OR=0.93, p < 0.001），呈现出明显的剂量-反应关系。

• 关系形态： 限制性立方样条分析显示，HRR与动脉硬化风险之间呈线性关系，即风险随着HRR的降低而稳定升高，未发现明显的阈值效应。

3. 分层分析：关联性在高血压和糖尿病人群中尤为显著

分层分析揭示了一个非常重要的现象：HRR与动脉硬化的负相关关系，在特定的高风险人群中表现得更为突出。

• 在高血压患者中，较高的HRR与较低的动脉硬化风险显著相关（OR=0.84, p=0.002）。但在非高血压人群中，这种关联无统计学意义。

• 在糖尿病患者中，观察到了同样甚至更强的关联（OR=0.79, p=0.006）。但在非糖尿病人群中，该关联亦不显著。

• 这两个亚组分析的交互作用检验均为阳性（p for interaction < 0.05），在统计学上证实了高血压和糖尿病的存在，确实会强化HRR与动脉硬化之间的关联性。

（四）作者提出的机制探讨

基于研究发现，作者在讨论部分提出了HRR与动脉硬化关联的两个主要潜在机制，这两个机制都指向了炎症和氧化应激的核心作用。

1. HRR作为炎症状态的反映：较低的HRR（由较高的RDW和/或较低的血红蛋白导致）本身就是慢性炎症状态的一个标志。慢性炎症（如IL-6、TNF-α等炎症因子升高）一方面会干扰骨髓的正常造血功能，导致红细胞成熟障碍、大小不一（RDW升高），并影响铁的代谢利用（血红蛋白降低）；另一方面，这些炎症因子会直接作用于血管壁，促进胶原过度沉积、破坏弹性蛋白，直接导致血管僵硬度增加。因此，HRR可能作为一个综合指标，反映了这一由炎症驱动的“造血-血管”病理轴。

2. HRR作为氧化应激状态的反映：较低的HRR也与机体抗氧化能力的下降有关。功能异常或形态不均一的红细胞，其携带和释放氧气的能力受损，同时处理氧化自由基的能力也下降。这会加剧血管内皮的氧化应激损伤，例如通过消耗一氧化氮（NO）、催化超氧化物形成等途径。氧化应激是驱动血管内皮功能障碍、促进血管壁纤维化的关键因素。因此，HRR可能也整合了氧化应激对血管健康的影响。

在糖尿病和高血压患者中，由于其体内本身就存在着更为严重的慢性炎症和氧化应激环境，上述两条通路的作用被进一步放大，这或许解释了为何HRR与动脉硬化的关联在这些人群中尤为显著。

（五）研究的意义、局限性与展望

1. 研究的科学贡献与意义

• 创新性： 本研究是首次系统性探讨HRR与金标准测量的动脉硬化（cfPWV）之间关系的大规模研究，填补了该领域的空白。

• 临床实用性： HRR作为一个仅需通过常规、廉价的血常规检测即可获得的指标，具有极高的临床可及性。本研究的发现提示，它有望成为一个经济、便捷的，用于初步评估动脉硬化风险，特别是在高血压和糖尿病等高危人群中进行风险分层的生物标志物。

• 机制启示： 研究结果为“炎症和氧化应激驱动动脉硬化”的核心理论，提供了来自血液学指标的新证据。

2. 研究的局限性作者在论文中审慎地指出了本研究存在的局限性：

• 横断面设计： 研究结论仅能表明关联性，无法确立HRR变化与动脉硬化进展之间的因果关系和时间顺序。

• 单中心与地域性： 研究参与者均来自中国南方地区的单一医疗中心，研究结果向其他种族或地域人群的普适性有待验证。

• 潜在混杂因素： 尽管已校正多个变量，但仍可能存在未被测量的混杂因素。例如，作者提到动脉硬化患者中使用降脂药的比例更高，这可能影响了血脂参数与HRR之间的关系。

3. 未来展望作者最后提出，未来的研究应着眼于前瞻性队列研究，以验证HRR的动态变化是否能预测动脉硬化的长期进展和未来心血管事件的发生。如果其预测价值得到证实，HRR将有望成为临床上一个极具价值的、用于心血管疾病一级和二级预防的常规监测指标。

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本文旨在普及科学知识，不构成医疗建议、诊断或治疗。在做出任何医疗决策前，请务必咨询合格的医疗专业人士。