专栏名称: 丁香园

丁香园官方号，一百多万医生在关注。作为中国医务工作者的网上家园，丁香园深知医疗的痛苦与快乐。我们提供交流的平台、独家深入的内容，也有为医务工作者提供的各种服务。医疗行业从业者，请订阅我们。

同样的选题，一篇 3.8 分，一篇 12.5 分，背后的差距小到「离谱」

丁香园 · 公众号 · 医学 · 2024-09-18 12:35

正文

Pubmed 数据库显示，自建库以来截止 2024 年 9 月，NHANES 总发文量高达 72179 篇，MR 总发文量 12675 篇，然而联合 NHANES 和 MR 总发文仅 149 篇。

这意味着在这个交叉领域可能存在大量未被探索的科学问题。那么接下来，笔者就通过两篇文献对比，带大家初步感受联合使用的魅力。

图 1 NHANES、MR 以及两者联合使用的总发文量

图片来源：Pubmed 数据库网页截图

文献 1：仅使用 NHANES 数据库

图片来源：Pubmed 数据库网页截图

英文题目：Triglyceride-Glucose Index as Predictor for Hypertension, CHD and STROKE Risk among Non-Diabetic Patients: A NHANES Cross-Sectional Study 2001-2020

中文题目：甘油三酯-葡萄糖指数作为非糖尿病患者高血压、心脏病和脑梗塞风险的预测指标：2001~2020 年 NHANES 横断面研究

收录杂志信息：Journal of Epidemiology and Global Health，Q1，IF = 3.8

发表时间：2024 年 7 月

文献摘要

研究背景

该研究旨在探讨甘油三酯-葡萄糖指数（TyG index）与冠状动脉心脏病（CHD）、中风、心力衰竭（CHF）、心脏骤停和高血压之间的关联。

数据来源与方法

数据来源：研究使用了来自美国国家健康与营养调查（NHANES）2001~2002 至 2019~2020 年间 10 个周期的数据，数据遵循 NHANES 分析标准，使用 4 年空腹体重（WTSAF4YR）进行分析。

样本选择：研究样本包括 10,937 名无糖尿病、年龄 ≥ 18 岁的参与者。排除了患有糖尿病、缺失 TyG 指数数据的个体，以及高血压、CHD、CHF 或中风数据不完整的个体。

数据分析：通过回归分析，调整年龄、性别、种族和 BMI 等变量，评估 TyG 指数与心血管疾病之间的关系。

主要发现

1、TyG 指数较高的个体往往具有较高的 BMI、腰围、收缩压/舒张压、总胆固醇、LDL 和 Apo-B 水平，而 HDL-胆固醇水平较低。酒精消费与 TyG 指数值无显著关联。

2、调整年龄、性别、种族和 BMI 后，TyG 指数较高的个体患 CHD 的风险增加。进一步调整其他心血管疾病和生物标志物后，这种关联依然显著。

3、在调整胆固醇、LDL、Apo-B、肌酐和尿白蛋白后，TyG 指数 > 8.96 的个体患中风的风险是 TyG 指数 < 8.11 个体的 4.42 倍（AOR = 4.42, 95% CI = 1.28~15.24, P = 0.01）。

4、调整年龄、性别、种族和 BMI 后，TyG 指数增加与心脏骤停的风险增加相关。在调整服用阿司匹林、抗高血压和降胆固醇药物后，TyG 指数在 8.53~8.95 之间的个体患心脏骤停的风险显著增加（AOR = 2.2, 95% CI = 1.08~4.47, p = 0.029）。

5、TyG 指数较高的个体患高血压的风险也较高（95% CI = 1.66~2.15, p < 0.001）。

6、TyG 指数在预测 CHD、中风和高血压方面的准确性较低（AUC 值分别为 50.31%、52.32% 和 55.59%）。相对而言，TyG 指数在预测心脏骤停方面的准确性稍高（AUC = 55.67%）。

文献 2：NHANES 数据库 + MR 分析

图片来源：Pubmed 数据库网页截图

英文题目：Association of triglyceride glucose index with stroke: from two large cohort studies and mendelian randomization analysis

中文题目：甘油三酯葡萄糖指数与中风的关系：来自两项大型队列研究和孟德尔随机分析

收录杂志信息：International Journal of Surgery，Q1，IF = 12.5

发表时间：2024 年 6 月

文献摘要

研究背景与目的

本研究主要探讨了甘油三酯-葡萄糖指数（TyG index）与中风死亡风险之间的关联，并通过多种方法（包括孟德尔随机化分析）验证了这种关联的因果性。

研究方法

数据来源：研究使用了两个队列的数据，包括 NHANES（1999~2018年）和 MIMIC-IV 队列。

数据分析：对 TyG 指数与中风死亡风险进行了关联分析。进行了孟德尔随机化分析，以评估 TyG 指数与中风风险之间的因果关系。进行了亚组分析和敏感性分析，以进一步验证研究结论。

主要发现

1、TyG 指数与中风死亡风险之间存在线性关联。在调整潜在混杂因素后，TyG 指数作为连续变量表现出与中风全因死亡率的负向关联。分组分析中，TyG 指数在第三和第四四分位数组中显示出与死亡率风险的负向关联。

2、两样本孟德尔随机化分析揭示了 TyG 指数与中风风险之间的显著因果关系。敏感性分析未发现水平多效性或异质性。

3、亚组分析发现，白人参与者的中风风险较高。BMI ≥ 30 kg/m² 的参与者和糖尿病患者中，TyG 指数与中风全因死亡率之间呈负向关联。年龄 ≥ 65 岁的参与者和截瘫患者中也观察到了类似的关联。

对比两篇文献的异同点

	文献 1	文献 2
相同点
使用大型数据库	基于大型的数据库或队列研究
调整潜在混杂因素	考虑了多种潜在的混杂因素，如年龄、性别、种族、体重指数（BMI）等，以提高结果的准确性。
不同点
影响因子	3.8 分	12.5 分
研究目标	广泛地探讨了 TyG 指数与多种心血管疾病的关系	明确聚焦于 TyG 指数与中风死亡风险之间的关联，并深入探讨了其潜在的因果机制
数据分析深度	采用了较为常规的数据分析方法，如回归分析等，用于探讨 TyG 指数与不同健康结局的关联。	除了常规的统计分析外，还采用了孟德尔随机化分析来探索 TyG 指数与中风之间的因果关系，这种方法在观察性研究中具有更强的因果推断能力。
因果推断方法	没有明确提及使用因果推断的高级方法	通过 MR 分析，利用遗传变异作为工具变量来识别因果关联，从而在一定程度上克服了传统观察性研究的局限性。

综上所述，综合利用 NHANES 的丰富数据与 MR 的因果推断，能提升研究的准确性和可靠性。结合观察性研究与 MR 分析，经多维度验证，可增强结论的稳健性，例如 NHANES 发现的关联可经 MR 分析进一步证实其因果关系。目前将 NHANES 与 MR 的联合应用展现出广阔的前景，期待各位学者们的探索与实践！

-广告-

还有一个超级💣好消息，要告诉各位，我们查阅了近百篇文献，找到了一条绝佳发文思路，没有选题想法的宝子们，借鉴这个思路，至少还有♥️上万篇老选题，可以让你「二次开发」，影响因子还更高！

悄悄告诉你，目前知道这个方法的人还很少，只发出了 134 篇，是名副其实的发文捷径。

为了帮助大家尽快掌握这个好思路，成功发表属于自己的 SCI 论文，丁香科研明晚会有一场免费直播，粉丝宝宝提现享 ⬇️

⏰ 9/19 晚 19:00 准时开播

全程干货，敬请期待

🔥下方扫码，还能提前领取🔥

直播间四重福利资料

👇 快来扫码 👇