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Sobel检验法 ，首次揭示了 低度慢性炎症 可能是重金属导致死亡风险升高的"隐形推手"——这一发现为理解重金属的致病机制提供了重要线索。

此外，研究团队还运用降秩回归（RRR）模型，开发了 金属混合物炎症指数（MMII） ，该指数 是9 种重金属的加权总和，旨在量化多金属混合物在人体内可能引发的全身炎症反应的程度。

MMII可以预测由 金属混合物引发的 全身炎症情况

研 究结果显示，镉 、锑和铀与全因死亡率之间呈正相关。 这意味着， 尿液内镉、锑和铀含量越高，个体死亡风险就越大 。

表1 重金属与全因死亡率的关联

同时，研究团队还探讨了9种重金属与全身炎症标志物之间的关联，结果如下：

• 镉和锑与CRP水平呈正相关；
• 镉，钴和锑与PLR 水平 呈正相关；

• 汞、钴、钼、铅和铊与CRP 水平 呈负相关。

这表明，9种重金属与CRP和PLR水平之间的关联性存在差异，其中镉和锑与这两者均呈正相关。

表2 重金属与全身炎症标志物的关联

中介分析结果表明，低度全身性炎症在特定重金属 （镉和锑） 与死亡风险之间的关联起到轻微的中介作用，介导比例为3.11%~5.38%。

图2 中介分析

此外，研究团队还探讨 了MMII及其与全因死亡率的关系，结果 显示， MMII与CRP 和PLR 呈正相关。具体而言， M MII 可以预测体内炎症的水平 。

进一步的研究结果揭示， 个体的MMII水平越高，其面临的死亡风险也就越大 。

图3 MMII与全因死亡率之间的关联

综上所述 ，研究团队得到一个核心结论：

接触重金属会显著增加个体的死亡风险 ！

更值得注意的是，此研究团队创新性提出的 "金属混合物炎症指数（MMII）" 具有双重预警价值：

1️⃣ 能有效预测重金属混合暴露引发的全身炎症水平
2️⃣ 与 全因死亡率上升 存在 明确剂量-反应关系

这一发现为公共卫生干预提供了重要抓手： 通过监测MMII指数，或可早期识别高风险人群，实现精准预防。

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