本文介绍了基于临床数据库的研究方向，特别是利用中国健康与退休纵向研究（CHARLS）和健康与退休研究（HRS）数据库的研究。文章重点介绍了中医科学院心血管科主任姚魁武教授最新发表在Cardiovasc Diabetol上的研究，该研究发现50岁以上非糖尿病人群累积估计葡萄糖处置率(eGDR)水平越低，心血管疾病发生风险越高。文章还涉及其他研究方向如神经免疫、肺癌研究、肠道菌群等，并提供了相关的课程设计和生信分析。
临床数据库的研究方向仍然是科研领域的热点，特别是利用公共数据库进行分析，无需自行开展实验或收集数据。
中医科学院心血管科主任姚魁武教授的研究发现，50岁以上非糖尿病人群的累积估计葡萄糖处置率(eGDR)水平与心血管疾病发生风险有关。
文章提到了课题设计、生信分析等方面的重要性，对于科研工作者来说，掌握这些技能能够提高科研效率和质量。
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发现临床数据库发文方向依旧是“香饽饽”，
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下面，马上给大家安利一篇
中医科学院心血管科主任姚魁武教授
的最新文章，利用
中国健康与退休纵向研究（CHARLS）和健康与退休研究（HRS）
数据库，就能达到1区水准！
2025年1月份
发表在
Cardiovasc Diabetol.
中科1区（IF 8.5）
的文章：
50岁以上非糖尿病个体累积估计血糖处理率与心血管疾病发病率之间的关联
。这篇文章研究了来自CHARLS和HRS数据库，
发现50岁以上非糖尿病人群累积估计葡萄糖处置率(eGDR)水平越低，心血管疾病发生风险越高
。
心血管疾病（CVD）是全球健康的头号杀手，不仅威胁着人们的生命，还让医疗费用大幅上涨，预计2050年，患病的成年人会更多。所以，比起生病治疗，提前预防更重要。
胰岛素抵抗（IR）是心血管疾病的重要风险因素，
评估它的指标里，估算葡萄糖处置率（eGDR）为IR指标中的一种。和其他评估指标相比，eGDR在预测死亡率和评估方面表现更出色，是个可靠的指标。
之前研究发现，eGDR 预测心血管疾病风险，在非糖尿病患者中更敏感。目前尚未发表有关累积eGDR与50岁以上非糖尿病人群CVD发生的关系的研究。因此，此项研究基于两个国际性大型队列的数据进行分析，探讨累积eGDR与50岁以上非糖尿病人群CVD发生的关系。
1、来自中国健康与退休纵向研究 （CHARLS） 和健康与退休研究 （HRS） 的数据。
2、累积eGDR的计算方法是每对连续检查的平均eGDR之和乘以这两次连续就诊之间的时间（以年为单位）。
3、采用 Cox 比例风险回归模型和限制性三次样条曲线 （RCS） 回归模型评估累积 eGDR 与CVD 之间的关联。
1、特征筛选
首先共纳入2430名来自CHARLS的参与者和2008名来自HRS的参与者进行分析。
按累积eGDR的四分位数，列出每组参与者分类的CHARLS/ HRS个体基线特征。
图1.研究参与者的流程图
图2.研究参与者的基线特征部分图
2、累积eGDR与CVD之间的关联
作者采用Cox比例风险回归模型和RCS回归模型评估累积估计葡萄糖处置率（eGDR）与心血管疾病（CVD）发生率之间的关联。
Cox比例风险回归模型发现经过多次调整后，与第一四分位数相比，第四四分位数的CVD风险显著降低。在CHARLS中，经过模型3调整潜在混杂因素后，与第一四分位数相比，第三四分位数（风险比：0.626，95%置信区间：0.459–0.853）和第四四分位数（风险比：0.587，95%置信区间：0.428–0.806）的CVD风险显著降低。在HRS中，经过模型3调整所有潜在混杂因素后，与第一四分位数相比，第四四分位数的CVD风险显著降低（风险比：0.469，95%置信区间：0.282–0.782）。（图3）
RCS回归模型显示，无论是否调整混杂因素，累积eGDR与CVD发生率之间存在负线性关联（图4）。
注：模型1根据年龄和性别进行调整；
模型2 根据年龄、性别、婚姻状况、居住类型、教育水平、吸烟状况和饮酒状况进行调整；
模型3根据年龄、性别、婚姻状况、居住类型、教育水平、吸烟状况、饮酒状况、血脂异常、降脂治疗和高血压药物的使用进行调整。
图4.根据累积eGDR与CVD的RCS回归曲线
3、亚组分析和敏感性分析
累积eGDR与CVD发生风险之间的关联按不同因素（年龄、性别、吸烟状态、饮酒状态和肥胖）分别进行了分层分析。结果显示，各亚组之间未发现显著的交互作用。当使用体质指数（BMI）代替腰围（WC）来计算eGDR时，敏感性分析和主要分析结果一致。在考虑全因死亡的竞争风险时，观察到的结果仍然一致。
4、预测性能
预测性能评估基于文献综述和模型3中的协变量，构建基本模型(包括年龄、性别、婚姻状况、居住地类型、受教育程度、吸烟状况、饮酒状况、血脂异常、降脂治疗、高血压药物使用、TC和HDL-C)。与基本模型相比，增加累积eGDR通过C指数优化了预测能力。
50岁以上非糖尿病人群累积估计葡萄糖处置率(eGDR)水平越低，心血管疾病发生风险越高。
小编认为这篇文献的思路极具代表性，不管是新手小白还是科研大佬都值得去学习一下，利用临床公共数据库分析，无需自行开展实验或收集数据，只要分析思路正确，新手也能冲1区!
