IF=12.5还是低了！联合NHANES+MIMIC-IV两大公共数据库，统计分析+孟德随机化简直王炸
文摘
科学
2024-07-17 17:36
浙江
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如今孟德尔随机化的文章满天飞，想要发高分文章就要抓住最新思路。今天分享的这篇文章可以说是汇聚了各种发文热点，多数据库+孟德尔随机化+指数TyG，简直就是王炸！
2024年6月19日，中国学者用NHANES 1999~2018年和MIMIC-IV 数据库，在期刊《International Journal of Surgery》（医学二区，IF=12.5）发表题为：“Association of triglyceride glucose index with stroke.from two large cohort studies and mendelianrandomization analysis ”的研究论文，研究旨在通过两个大型队列研究和两样本孟德尔随机化（MR）来阐明这种关系。
研究结果表明，TyG与中风风险降低存在因果关系，指明TyG是卒中风险管理的关键因素。
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脑卒中俗称“中风”，是“人类健康的头号杀手”，具有高患病率、高发病率、高死亡率和高致残率的“四高”特点。据统计，全世界每6个人中就有1个人将在一生中患此病。每6秒钟就有1人死于中风，1人因中风而永久残疾。甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数不仅是可靠的胰岛素抵抗的生物标志物，也是测量血糖水平的使用工具。它获取简单、成本效益低且稳定，在各个数据库尤其是NHANES数据库中被广泛使用。目前对TyG与卒中风险之间关系的研究有限，需要进一步调查以建立因果关系。本项研究使用NHANES 1999~2018年和MIMIC-IV的数据，最终纳入NHANES队列740名参与者，中位年龄67.00岁，47.97%为男性；纳入MIMIC-IV队列589名参与者，中位年龄69.03岁，男性参与者占52.12%。所有参与者按照TyG四分位数进行分组。随后选择192个SNPs作为TyG指数的工具变量，使用双样本孟德尔随机化分析TyG与中风的因果关系。TyG指数是用以下公式计算的关键指标：Ln（甘油三酯[mg/dL]×葡萄糖[mg/dL]/2）。1999-2018 年）；B. MIMIC- IV 队列在NHANES队列中，调整完混杂因素后发现，TyG指数与中风相关死亡之间存在线性关联。值得注意的是，作为连续变量的TyG水平每增加一个单位，全因死亡风险降低了36%。在MIMIC-IV队列中，结果与NHANES队列（1999-2018年）相似，显示出线性相关性。在对潜在混杂因素进行调整后，作为连续变量的TyG指数与中风引起的全因死亡风险呈负相关，中风引起的死亡风险随着TyG指数的增加逐渐增加。表2 NHANES 队列和 MIMIC-IV 队列中 TyG 与中风之间的关联敏感性分析结果与初步分析结果一致。在随后的亚组分析中，随着TyG指数的增加，NHANES队列的非西班牙裔白人参与者的糖尿病患者展现出更高的全因死亡风险；在MIMIC队列中也观察到类似的趋势，年龄≥65岁的参与者和瘫痪患者的TyG指数与中风引起的全因死亡率的风险呈现显著的负相关。
两样本孟德尔随机化（MR）分析TyG指数与中风的因果关系
研究团队进一步使用单向双样本MR分析，探究TyG指数与中风风险之间的因果关系。分析结果显示两者间存在显著关联，较高的TyG指数与增加的中风风险相关。为了解决潜在的混杂因素，在调整了中风风险因素（饮酒、糖尿病、BMI和ApoB）后进行了多变量两样本MR分析。结果显示，在单一调整和完全调整的风险因素模型中结果保持稳定。图2 孟德尔随机化确定TyG指数与中风之间的因果关联综上所述，该研究证实TyG指数与卒中风险降低之间存在显著关联，使用了两个独立队列使研究结果更加准确和全面。孟德尔随机化（MR）分析进一步决了传统观察性研究的局限性，采用多变量两样本MR来巩固结论，并使用了多种方法来测试多效性和异质性。强者从不抱怨环境，我们“弱者”也可以使用一些“技巧”发文。手头没数据就来挖掘公共数据吧，NHANES、CHARLS、MIMIC-IV，还有刚刚更新的GBD数据库，不管是单挖还是联合，总有一个适合你！如果没有思路，欢迎关注“公共数据库与孟德尔随机化”公众号，我们将持续更新最新的发文方法！联合数据库+孟德尔随机化，这个创新思路不发文真的太可惜了。想挖掘公共数据的可别再犹豫，不知道怎么分析数据的来看看郑老师统计服务团队开展的课程！思路挖掘，数据分析，用我们的专业，助力你的科研路！！![]()
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