《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》：Associations Between n-3 and n-6 Polyunsaturated Fatty Acids and Stroke Risk, Mediated by the Dietary Inflammatory Index: Evidence from NHANES 2007-2018
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目的：本研究旨在探讨多不饱和脂肪酸（PUFAs）、炎症生物标志物与中风风险之间的关联，并评估膳食炎症指数（DII）的中介作用。方法：分析了来自国家健康与营养调查（NHANES）2007-2018的26,556名参与者的数据。采用加权逻辑回归模型检验n-3多不饱
目的：本研究旨在探讨多不饱和脂肪酸（PUFAs）、炎症生物标志物与中风风险之间的关联，并评估膳食炎症指数（DII）的中介作用。方法：分析了来自国家健康与营养调查（NHANES）2007-2018的26,556名参与者的数据。采用加权逻辑回归模型检验n-3多不饱和脂肪酸（n-3 PUFAs）、n-6多不饱和脂肪酸（n-6 PUFAs）、炎症生物标志物与中风风险的关系。应用倾向性评分匹配（PSM）以1:2比例匹配中风与非中风参与者。限制性立方样条（RCS）分析评估PUFAs、DII与中风风险的非线性关联，中介分析探讨DII在PUFAs-中风关系中的作用。进行亚组分析以评估人口学和临床变量的效应修饰。结果：在26,556名参与者中，1,022人（3.85%）报告中风诊断。进行PSM以产生1,021例中风病例和2,040例非中风对照的平衡队列。PSM前，较高的n-3和n-6 PUFAs摄入量（Q3和Q4）与中风风险显著负相关。PSM后，在完全调整模型中，n-3和n-6 PUFAs的第四四分位数仍与中风负相关，比值比（OR）分别为0.72（95%置信区间[CI]: 0.53-0.97，趋势P=0.001）和0.63（95%CI: 0.47-0.86，趋势P<0.001）。相反，DII和中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（NHR）的最高四分位数与中风正相关，OR分别为1.66（95%CI: 1.24-2.24，趋势P<0.001）和1.46（95%CI: 1.07-2.00，趋势P=0.002）。当中风风险随着n-3 PUFAs浓度低于阈值34.44 mg/kg/day（PSM前）和35.71 mg/kg/day（PSM后）而逐渐降低，但超过这些临界水平时趋于上升。中介分析提示DII在PSM后显著中介了n-3 PUFAs（P=0.02）和n-6 PUFAs（P<0.01）对中风的影响。观察到n-6 PUFAs与贫困收入比（PIR）之间存在显著交互作用（交互P=0.006）。结论：n-3和n-6 PUFAs的第四四分位数（Q4）与中风风险负相关。n-3 PUFAs摄入量与中风风险之间存在非线性、双相关系。DII的中介作用强调了饮食炎症在管理中风风险中的重要性。
中风是全球范围内的主要致残和致死原因，其疾病负担持续上升，迫切需要有效的预防策略。在可调控的风险因素中，饮食因素尤为重要，而多不饱和脂肪酸（PUFAs）因具有神经保护和抗炎特性而备受关注。然而，现有关于PUFAs与中风风险关联的研究结论并不一致。n-3 PUFAs（如二十碳五烯酸[EPA]和二十二碳六烯酸[DHA]）通常被认为可通过抗炎和调脂机制降低中风风险，而n-6 PUFAs（如亚油酸[LA]和花生四烯酸[AA]）的作用存在争议，部分研究认为其可能促进炎症。膳食炎症指数（DII）可综合评估饮食的炎症潜力，为理解PUFAs的复杂作用提供了新视角。先前研究虽提示较高DII与中风风险增加相关，但PUFAs、DII与中风风险三者之间的中介关系尚不明确。为此，研究人员利用2007-2018年美国国家健康与营养调查（NHANES）数据，开展横断面研究，旨在探讨n-3和n-6 PUFAs、n-6/n-3比值及多种炎症生物标志物（包括DII、中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值[NHR]、单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值[MHR]）与中风风险的关联，并重点评估DII在PUFAs与中风关系中的中介作用。该研究发表于《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》。
该研究主要采用以下关键技术方法：基于NHANES 2007-2018的26,556名参与者（排除缺失数据后）进行分析。通过两次24小时膳食回忆访谈评估n-3和n-6 PUFAs摄入量（单位mg/kg/day），并依据DII、NHR和MHR等指标评估炎症状态。使用加权逻辑回归模型评估关联，并通过倾向性评分匹配（PSM）以1:2比例平衡中风与非中风组间的混杂因素（包括年龄、性别、种族、婚姻、教育、贫困收入比[PIR]、舒张压[DBP]、收缩压[SBP]、饮酒、吸烟、体重指数[BMI]、高血压[HTN]、冠心病[CHD]和糖尿病[DM]）。采用限制性立方样条（RCS）分析非线性剂量-反应关系，并用准贝叶斯蒙特卡洛方法（1,000次模拟，2,000次Bootstrap）进行中介分析。亚组分析通过似然比检验评估交互作用。
研究结果如下：
**基本特征**：PSM前，中风组与非中风组在除性别和n-6/n-3比值外的所有变量上存在显著差异；PSM后两组间协变量平衡（标准化均差[SMD]<0.1），但n-3 PUFAs、n-6 PUFAs、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、DII和NHR仍存在显著组间差异。
**n-3、n-6 PUFAs、n-6/n-3比值及炎症生物标志物与中风风险的关联**：PSM后完全调整模型中，n-3 PUFAs的第四四分位数（Q4）与中风风险呈负相关（OR=0.72，95%CI: 0.53-0.97，趋势P=0.001）；n-6 PUFAs的Q3和Q4分别与中风风险负相关（OR=0.72和0.63，趋势P<0.001）。相反，DII的Q4（OR=1.66，95%CI: 1.24-2.24，趋势P<0.001）和NHR的Q4（OR=1.46，95%CI: 1.07-2.00，趋势P=0.002）与中风风险正相关。n-6/n-3比值与中风无显著关联。
**RCS分析**：PSM后，n-3 PUFAs与中风风险呈非线性双相关联（非线性P=0.008），在摄入量低于35.71 mg/kg/day时风险随摄入增加而下降，超过该阈值后风险上升；n-6 PUFAs的非线性关联在PSM后不显著（非线性P=0.062）。DII与中风呈线性正相关（非线性P=0.143）。
**中介分析**：PSM后，DII显著中介了n-3 PUFAs（平均因果中介效应[ACME] P<0.001，中介比例P=0.02）和n-6 PUFAs（ACME P<0.001，中介比例P<0.01）对中风的效应，这一结果经Bootstrap敏感性分析验证。
**亚组分析**：n-3 PUFAs与各分层变量（年龄、性别、种族等）均无显著交互作用。n-6 PUFAs与PIR存在显著交互作用（交互P=0.006）：在低收入（PIR<1.3）人群中仅Q3与中风风险负相关（OR=0.39）；中等收入（PIR 1.3-3.5）人群中Q2和Q4均呈负相关；高收入（PIR>3.5）人群中仅Q2负相关。
在讨论部分，研究人员指出该横断面研究证实n-3和n-6 PUFAs的较高摄入量与较低中风风险相关，而高DII和高NHR与较高风险相关。n-3 PUFAs的非线性双相关系提示适量摄入具有保护作用，但过量可能因抗血小板过度聚集而增加出血性中风风险。DII的中介效应表明PUFAs可通过调节饮食炎症来影响中风风险。PIR对n-6 PUFAs与中风关系的效应修饰可能与不同收入人群的膳食来源、健康素养及慢性病管理差异有关。研究局限性包括：无法区分中风亚型、横断面设计无法推断因果、膳食信息和中风诊断依赖自我报告、仅两天膳食回顾无法反映长期习惯、残余混杂可能。研究结论翻译如下：
**结论**：该横断面研究证实，n-3和n-6 PUFAs的第四四分位数与中风风险负相关，而DII的第四四分位数与中风风险升高正相关。n-3 PUFAs与中风风险呈非线性双相关联。在一定范围内，n-3 PUFAs可能降低中风风险，但超过该阈值可能进一步升高中风风险。DII中介了n-3/n-6 PUFAs与中风风险的关联，提示炎症相关通路可能介导了其对中风风险的调节作用。
