没想到吧！你离发 SCI 就差一个它…

是谁，数据不够无法开展研究？

是谁， 守着 数据库却不会挖?

又是谁，眼巴巴看别人靠数据库发一篇又一篇？

NHANES 数据库再不挖

真的要迟了！

NHANES 数据库大火已经不是一天两天了，为什么这两年那么多国人涌入，当然是因为它好挖。

数据库就是 「挖」得越早，「发」文越好！

NHANES 数据库 作为一个覆盖大多数临床科室的数据库， 数据涵盖广，从 24 个月的婴儿到老年人 ，包括 各类健康问题 ，通过 7 个关键词 认识一下它~

◆新手关心的：数据怎么获取？

第 1 步：从官网进去

指路： https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/

第 2 步：找到并下载

数据指路👇

NHANES 数据库涵盖 6 大模块，覆盖临床 90% 科室，上述 2 步 简单 搞到所有数据。

◆数据有了，你要想的是要调什么数据？

数据跟着选题走，选题有了，你才知道下一步数据调取方向，如果还不确定选题，下面 2 步跟着走。

第 1 步：基础篇，搞清选题 4 要素

PECO —— 这 4 个要素可以组合成千千万万个选题，而你需要的就是去确定每一个因素，从而找到你的选题。

⚠️注意，E（暴露因素）就是自变量 X，O（结局变量）就是因变量 Y，研究 XY 的关系，其实就是研究 EO 的关系。

第二步：4 个套路，锚定一个开始做

据飞白老师说， NHANES 研究就 4 个套路 ，你根据自己 所在科室、研究方向 ，选一个做就完事了。

1. E（暴露因素）与 D（疾病）的相关性

这个最常见，你要做的就是找一个暴露因素和一个疾病，研究两者的相关性，比如：研究吸烟与高血压的相关性研究。

2. I（药物使用）与 D （疾病）的相关性

这个很多科室都适合，举个例子：研究他汀类药物使用与动脉硬化的关系。

3. 在 P （人群）中，研究 E（暴露因素）与 D（疾病）的相关性

和上述 1 差不多，只是 3 锚定了某人群，比如：糖尿病人群中，他汀类药物使用与肝纤维化的关系。

4. 发病趋势分析及其与全因死亡率的相关性分析

这个就很有意义了，现在做的人很多，因为长寿、死亡是很久的话题，比如：过去三十年的代谢相关性脂肪性肝病的患病率趋势与全因死亡率的相关性分析。

怎么样，对 NHANES 数据库了解了吗，选题有思路了吗？

文章所写实在有限，关于找选题，关于 NHANES 数据库，想入门可以报名免费直播~

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