IF8.5,雙一區Top!NHANES挖掘新解法來啦,臨床醫生有救了!(快收藏)

臨床醫生想要開展臨床研究,卻總在起跑線就遭遇困境——要麼手頭缺乏高質量的病例資料,要麼耗費大量時間精力從頭開始收集、整理資料,搭建資料庫……
時間和資料,成了臨床醫生科研路上難以逾越的兩座大山。
與其在傳統路徑上苦苦掙扎,不如換個思路——挖掘臨床公共資料庫!0病例0實驗,省時省力,還能發論著!
就拿NHANES資料庫來說,指標多、資料全、可挖掘空間大,用它發文章,3-10分是正常水平,水平好的話可以衝上20+、30+

開啟PubMed檢索發現,NHANES資料庫總髮文量已達到77389篇,2025年開年已發表2596篇,臨床醫生可千萬別錯過!
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接下來,我帶大家詳細解讀一篇雙一區Top文獻,解鎖NHANES資料庫挖掘新解法~
文獻簡介

Inflammatory markers link triglyceride-glucose index and obesity indicators with adverse cardiovascular events in patients with hypertension: insights from three cohorts

炎症標誌物將高血壓患者的甘油三酯-葡萄糖指數和肥胖指標與不良心血管事件聯絡起來:來自三個佇列研究的見解
期刊:Cardiovascular Diabetology
IF:8.5
發表時間:2025/01/08
技術路線

研究設計與人群選擇

納入了來自美國國家健康與營養調查(NHANES)、英國生物樣本庫(UKBB)和上海浦東佇列的9283、164357和5334名高血壓患者,以探討不同國家高血壓人群中TyG指數及其相關指標與心血管疾病(CVD)發病率和死亡率之間的關係。

指標定義

定義了TyG指數、TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHTR和TG/HDL_C比值等五個胰島素抵抗相關指標,以及高血壓、CVD、心血管死亡率和全因死亡率等指標。
多變數Cox比例風險模型:
用於評估TyG指數及其相關指標與CVD和死亡率之間的關聯。結果顯示,五個胰島素抵抗指標與CVD和相關死亡呈U型關聯,最高組的風險增加程度不同。
廣義相加模型(GAM):
用於研究TyG指數及其相關指標與CVD和死亡率之間的非線性關係。結果表明,這些指標與CVD和死亡率之間存在非線性關聯。
中介效應分析:
探索炎症指標(如SIRI和CRP)在上述關係中的中介作用。結果顯示,CRP的中介效應強於SIRI,部分解釋了TyG指數及其相關指標與CVD和死亡率之間的聯絡。
孟德爾隨機化分析:
採用逆方差加權(IVW)方法作為主要的兩樣本孟德爾隨機化分析方法,以評估TyG指數與CVD之間的因果關係。結果表明,遺傳預測的TyG指數與中風(OR 1.26,95%CI 1.10–1.45)風險相關。
敏感性分析
透過重新定義高血壓標準(收縮壓≥140 mmHg和/或舒張壓≥90 mmHg)進行Cox迴歸分析,結果與之前發現一致。
此外,使用GAM對無高血壓人群進行分析,結果也證實了之前發現的穩定性。
思路總結
咱們讀一下文獻全文就能發現,在NHANES研究的部分中,是透過機率匹配演算法與NCHS和國家死亡指數(NDI)相關聯,以確定死亡率狀況的。

聯合NDI,透過NCHS的機率匹配演算法,可以確保資料鏈接的準確性;
死亡率與NHANES參與者的基線健康指標關聯,必須透過NDI形成連結,同時也保證了精確的個人死亡狀態匹配。
另外,團隊還從公共資料中提取了與TyG指數相關的單核苷酸多型性(SNP),進行了孟德爾隨機化分析。用因果關聯來加強暴露→結局之間的相關性證據,也是一種常見的上分手段。還有中介分析,不少高分文章是透過兩步孟德爾等方法實現的中介效應計算。
同樣的技術水平起跑線,想讓自己的研究成果脫穎而出,往往就要靠一些資訊差。👍
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02
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03
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課程中用到的AI工具是Deepseek解螺旋會員專屬通道,在Deepseek原版的基礎上,進行了醫學調優,更加專業,適用於醫學SCI的生成。
寫在最後:
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