Stroke：使用牙线或可降低缺血性卒中和房颤风险

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2026 年 4 月8日，美国心脏协会旗下期刊《Stroke》发表了一项前瞻性队列研究，结果显示：定期使用牙线与缺血性卒中风险降低 23% 相关，其保护效应主要由心源性卒中和房颤风险降低驱动。

原文链接：https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/STROKEAHA.125.054440

研究背景

口腔疾病（包括牙周病和龋齿）是全球最常见的非传染性疾病之一。两者均为慢性炎症状态，不仅影响口腔健康，还与心血管疾病和卒中风险增加相关。不良口腔卫生是这两种疾病的主要诱因，因此口腔卫生实践可能成为降低心血管疾病和卒中风险的潜在策略。

使用牙线与定期刷牙同为良好口腔卫生的基础措施，被广泛推荐用于预防儿童和成人的牙周病及龋齿。除维持口腔健康外，越来越多的证据支持刷牙和使用牙线等口腔自我保健措施可减少全身炎症并降低心血管疾病危险因素。

美国国家健康和营养调查数据显示，每日使用牙线与心血管事件、卒中和全因死亡风险降低相关，且使用频率越高，风险降低幅度越大。

研究团队此前曾报告牙周病与缺血性卒中和房颤（心源性卒中的主要病因）之间的关联，以及定期利用口腔医疗服务与这些结局风险降低相关。然而，关于使用牙线对缺血性卒中、卒中亚型和房颤的具体影响，目前仍存在知识空白。此外，使用牙线频率对牙周病、龋齿和全身炎症标志物的具体影响也尚未得到充分研究。

本研究旨在利用 ARIC 研究（社区动脉粥样硬化风险研究）数据，探讨使用牙线与缺血性卒中（包括其亚型）和房颤之间的关联。

研究方法

研究人群

ARIC研究于1987年启动，旨在检查动脉粥样硬化及其相关结局的病因。本研究为前瞻性队列研究，参与者来自美国4个社区。

在访视 4（1996-1998 年）期间，通过牙科病史问卷评估定期刷牙、使用牙线和口腔医疗服务利用情况。使用牙线频率通过结构化问卷评估："您上周使用牙线的频率是多少？"，回答分为"从不"、"1 次"、"2 次"或"3 次及以上"。报告"从不"者被归类为非使用牙线者，其余为使用牙线者。每日刷牙≥1 次者被归类为定期刷牙者。寻求常规口腔医疗护理者为口腔医疗服务定期利用者，仅在出现症状时寻求护理者为间断利用者。

在符合条件的受试者（n=6483）中，于访视 4 进行了牙科检查（ARIC 牙科辅助研究）。卒中和房颤事件数据集分别评估至 2022 年（3 个中心）和 2020 年（1个中心）。血管危险因素和教育水平在访视时评估。教育分为 3 类：基础（未完成高中）、中级（高中毕业或同等学力）、高级（至少部分大学学历）。

研究团队每年（2012 年前）或每半年（2012 年后）联系 ARIC 研究参与者评估卒中发生情况。参与者每次研究访视均提供书面知情同意书。

龋齿和牙周病评估

参与者于访视 4 接受全口龋齿评估（采用改良 Radike 标准）。存在冠部或根部龋齿作为主要暴露因素。为进一步探讨龋齿与结局之间的剂量 - 反应关系，计算龋失补牙面指数（DMFS），代表全口龋坏、缺失和充填的牙面总数（范围 0-128）。

牙周病状态于访视 4 在 ARIC 牙科辅助研究中评估。参与者按牙周状况分为 A 级（牙周健康）至 G 级（牙周病）。

缺血性卒中、卒中亚型和房颤

卒中事件通过计算机算法识别（住院出院记录中的 ICD-9 编码 430-438 或 ICD-10 编码 I60-I69）。医师评审小组采用全国卒中调查的标准对每例潜在卒中进行裁定，要求有突发或快速发作的神经症状（持续>24 小时或导致死亡）且无明确非血管原因的证据。短暂性脑缺血发作排除在结局定义之外。

ARIC 卒中监测采用综合方法：（1）所有当地医院的出院编码；（2）年度电话随访识别区域外事件；（3）死亡证明中与卒中相关的死亡监测。卒中诊断经医师评审验证，而非仅基于行政编码。

房颤通过三种方法评估：研究心电图、住院出院诊断（ICD-9-CM 编码 427.31 或 427.32）和死亡证明。在基线和后续随访检查（直至 2011-2013 年的访视 5）中获取标准 10 秒 12 导联心电图。心电图由 ARIC 心电图阅读中心自动读取和编码。房颤心电图由心脏病专家审阅。

统计分析

最终队列由无卒中史、在访视 4 评估使用牙线情况并接受牙科检查的参与者组成。

高血压定义为收缩压≥140 mmHg、舒张压≥90 mmHg 或当前使用降压药物。糖尿病定义为空腹血糖≥126 mg/dL、非空腹血糖≥200 mg/dL、糖化血红蛋白≥6.5% 或自报糖尿病且使用药物。

使用 Cox 比例风险回归模型估计缺血性卒中及其亚型的粗风险和调整后风险比（HR）及 95% 置信区间（CI）。模型调整年龄、性别、种族、中心、高血压、糖尿病、胆固醇、吸烟、教育、体质指数、刷牙频率和定期口腔医疗服务利用。

使用牙线频率作为有序变量建模（0、1、2 和≥3 次/周），以不使用牙线者为参照组。对使用牙线类别（无、不规则 [1-2 次/周]、规律 [≥3 次/周]）进行线性趋势检验。

采用 Fine-Gray 亚分布风险回归进行竞争风险分析，将死亡作为竞争事件。

采用中介分析确定房颤在使用牙线对缺血性卒中影响中的作用，使用基于 Baron 和 Kenny 框架的结构方程模型。使用 Valeri 和 VanderWeele 方法评估房颤在使用牙线对卒中影响中的中介作用。计算 E 值以评估观察到的关联对潜在未测量混杂的稳健性。

研究结果

基线特征

在访视 4，共 11365 人接受使用牙线状态评估。其中 6453 名参与者纳入 ARIC 牙科辅助研究（1317 人拒绝口腔检查，1895 人有牙科检查禁忌证，1619 人无牙）。在这 6453 人中，6200 名无缺血性卒中史的参与者具有完整的协变量信息，并接受全口牙周评估和龋齿检查，纳入最终分析。

炎症标志物分析

在未调整分析中，使用牙线频率与对数转换的白细胞介素 -6 水平呈中度负相关（B=-0.017，95% CI -0.025 至 -0.008，P<0.001），使用牙线频率每增加一个类别，白细胞介素 -6 降低 1.7%。然而，在调整年龄、性别、体质指数、教育水平和吸烟状态后，这种关联完全减弱且不再有统计学意义（B=-0.007，95% CI -0.015 至 0.002，P=0.134）。

在完全调整的白细胞介素 -6 模型中，最强的独立预测因子为BMI（B=0.014，P<0.001）、年龄（B=0.005，P<0.001）和吸烟状态（B=0.029，P=0.014）。

C 反应蛋白水平在各牙线频率组之间无显著差异，无论是在未调整模型还是调整模型中。

主要结局

中位随访 23.7 年（四分位距 19.8-25.2）期间，共发生 434 例缺血性卒中，包括 146 例血栓性、102 例心源性、95 例腔隙性和 91 例其他缺血性亚型。

与不使用牙线者相比，使用牙线者缺血性卒中风险显著降低（HR=0.62，95% CI 0.51-0.75）。在调整混杂因素后，这种相关性仍然存在（调整后 HR=0.77，95% CI 0.64-0.96）。

在卒中亚型分析中，上述关联主要由心源性卒中风险显著降低驱动（HR=0.50，95% CI 0.33-0.75），调整后仍显著（调整后 HR=0.60，95% CI 0.38-0.94）。未调整模型中，使用牙线者血栓性卒中风险显著降低（HR=0.61，95% CI 0.44-0.86），但在调整混杂因素后不再显著（调整后 HR=0.89，95% CI 0.61-1.31）。使用牙线与腔隙性或其他缺血性卒中亚型风险降低无关（无论是粗模型还是调整模型）。

未观察到使用牙线与出血性卒中之间的显著关联（调整后 HR=0.45，95% CI 0.15-1.31）。分析复合结局（任何卒中，缺血性或出血性，共 530 例事件）时，规律使用牙线仍具有保护作用（调整后 HR=0.78，95% CI 0.65-0.95）。

房颤的中介作用

中介分析显示，房颤仅解释了使用牙线与卒中关联的 6.6%，提示其他机制占主导地位。鉴于房颤的中介作用有限，潜在机制可能包括：（1）全身炎症减轻；（2）内皮功能障碍减少；（3）动脉粥样硬化负担降低；（4）细菌易位和随后的血管损伤预防。

讨论

这项对 6200 名 ARIC 研究参与者进行的中位 23.7 年随访的前瞻性队列研究显示，定期使用牙线与缺血性卒中风险降低 23% 相关，尤其是心源性卒中。房颤部分中介这种关联（6.6%）。

房颤越来越多地被认为是一种炎症介导的疾病，其中免疫细胞浸润和炎症介质改变心房电生理、扰乱钙稳态、损害连接蛋白功能并促进异质性传导。这些过程，加上肌溶解、心肌细胞凋亡以及通过转化生长因子 -β和基质金属蛋白酶激活纤维化通路，导致心房结构重构和房颤易感性增加。炎症也在血栓栓塞形成（房颤的主要并发症）中起核心作用。虽然两组之间 C 反应蛋白水平无显著差异，但白细胞介素 -6 的差异可能表明使用牙线选择性抑制与心房重构和血栓栓塞风险最相关的促炎通路。这种选择性衰减可部分中介观察到的心源性卒中风险降低，进一步支持针对性口腔卫生实践可能通过调节房颤相关炎症通路影响心血管结局的假说。

美国国家健康和营养调查（2009-2016 年）近期的全国数据进一步支持这些发现：每日使用牙线与心血管事件患病率降低和心血管死亡风险降低相关，独立于代谢危险因素和社会人口学混杂因素。

美国国家健康和营养调查（2017-2020 年）数据也支持本研究结果：定期使用牙线与动脉粥样硬化性心血管疾病可能性降低 24% 相关。同样观察到明显的剂量 - 反应关系，每周使用牙线≥3 天与更大的风险降低相关。分层分析证实获益在性别、糖尿病和高脂血症亚组中一致。