有朋友感叹，国外那么多公共数据库，好用还涉及疾病广泛，咱们有没有能与之媲美的made in China的产品（数据库）呢？诶！果叔这就要好好给你推荐一下中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库了。历经十余年，CHARLS也是不断成长和越发完善，如今第五期全国追访数据也正式发布啦！这一“好宝贝”为大家提供了深入了解国人健康与养老状况的绝佳机会，可以挖掘诸多选题，比如：老年人慢性疾病的研究，探寻影响因素与防治策略；分析老年人心理健康，为心灵呵护提供方向；还可研究社会经济因素对养老的影响等。用好CHARLS数据，研究质量也是杠杠的，甚至老外团队都用上了，发了不少文章，你不会还没来得及用吧~首先，CHARLS数据库收集了一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析和推动老龄化问题的跨学科研究。果叔一下注意到了“跨学科”这个点，这不就包含了多个临床科室和学科，外科、内科、骨科等等，相信都能找到你想要的分析数据~ 了解了这么多，我想你们肯定心动了，但是距离实践操作还差点距离，该怎么选题和分析还存疑，没关系，果叔早就考虑到了这一点，马上掏出一篇近期暨南大学团队刚发表的8.5分文章，为大家抽丝剥茧的展示一番！该研究深入探讨了代谢综合征（MetS）的严重程度与中老年人群虚弱状态进展之间的关系。作者采用了基于32项健康缺陷的虚弱指数（FI）来诊断虚弱，并评估FI轨迹。此外，研究使用了针对中国成年人的性别、年龄和种族特定的MetS评分模型来评估MetS的严重程度，为MetS的量化评估提供了新的工具。分析方法用了：Cox回归模型、限制性立方样条模型、敏感性分析验证等，还是很常规的，学习难度上大家不用焦虑哈~PS：常规的数据库分析方法，看起来亮点并不显著，但为啥还能顺利拿下8分+？宝藏CHARLS数据库必然是第一功臣！新颖选题+最新数据+临床方向才是发文必备三板斧，果叔都能精准的帮到你噢~感兴趣快来滴滴果叔吧！线上课程教学
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题目：中国中老年人代谢综合征严重程度与衰弱进展的关系：一项纵向研究公众号后台回复“111”领取文献资料，文件编号：241015
全球老龄化背景下，衰弱受到关注，其与多种不良结局相关。代谢综合征（MetS）与心血管疾病及相关死亡率密切相关，且MetS和衰弱在老年人中常并发，但以往研究存在不足，如MetS的二元诊断无法准确评估其严重程度，且多为横断面研究，未充分考虑代谢动态变化和衰弱发展轨迹等。因此本研究旨在明确中国中老年人MetS严重程度与衰弱进展的关系。研究对象：来自CHARLS2011-2018年的数据，年龄45岁及以上，排除不符合条件者后共6220名参与者纳入分析。 衰弱评估：使用基于32项健康缺陷的衰弱指数（FI）来诊断衰弱并评估其轨迹，FI值范围0-100，≥25定义为衰弱。l按照特定的MetS评分模型计算MetS评分，评估MetS严重程度。l通过计算2012-2015年的累积MetS评分来评估其变化，公式为(MetSscore in wave1+MetS score in wave3)/2×time(2015-2012)，还使用K-means聚类分析MetS评分变化。协变量：包括年龄、性别、教育程度、居住地区、是否独居、婚姻状况、吸烟、饮酒、体力活动、家庭收入和医疗保险等。l使用Cox回归/逻辑回归和线性混合模型评估MetS评分、累积MetS评分与衰弱风险和轨迹的关系，用受限三次样条（RCS）模型检测潜在非线性关系，还进行了分层分析和多种敏感性分析。6220 名参与者平均年龄 58.08 岁，女性占 50.1%。基线 MetS 评分较高者更可能是女性、城市居民、体力活动少、吸烟和饮酒少、家庭收入高且 FI 较高。 风险方面：Cox 回归分析显示，在所有模型中 MetS 评分与衰弱风险呈正相关。调整协变量后，MetS 评分每增加 1 个标准差（SD），衰弱风险增加 20.5%（HR = 1.205；95% CI：1.14 - 1.273），连续 MetS 评分按四分位数分类时，最高四分位数（Q4）的风险比最低四分位数（Q1）高 46.6%（HR = 1.466；95% CI：1.228 - 1.676），RCS 分析显示连续 MetS 评分与衰弱风险几乎呈线性关系。轨迹方面：线性混合模型结果显示，调整变量后，MetS 评分每增加 1 个 SD，FI 每年增加更快（β = 0.113；95% CI：0.075 - 0.15），连续 MetS 评分按四分位数分类时，Q4 相比 Q1 每年 FI 增加 0.275（95% CI：0.185 - 0.368）。分层分析显示 MetS 评分与衰弱风险和进展的关系在不同分层因素中基本一致，年龄和性别可改变 MetS 评分与衰弱进展的关系，线性混合模型分层分析还发现体力活动和是否独居与 MetS 评分和 FI 轨迹的关系存在交互作用。 采用多种方法进行敏感性分析，结果稳健，包括逆概率加权法、基于组的轨迹建模（GBTM）和 K - means 聚类等方法，均支持主要研究结果。 累积 MetS 评分每增加 1 个 SD，衰弱风险增加 22.2%（OR = 1.222；95% CI：1.133 - 1.319），按四分位数分类时，Q4 相比 Q1 衰弱风险明显升高（OR = 1.648；95% CI：1.332 - 2.041），RCS 模型显示累积 MetS 评分与衰弱风险近乎线性关系。线性混合模型分析显示累积 MetS 评分每增加 1 个 SD，FI 每年增加速度加快（β = 0.098；95% CI：0.058 - 0.138），按四分位数分类时，Q4 相比 Q1 每年 FI 增加 β = 0.284。 作者团队开发了一个针对中国成年人的MetS评分模型，该模型通过重新加权五个常见的代谢紊乱因素（甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、空腹血糖、腰围和平均动脉压），为MetS的严重程度提供了量化评估。这一模型已在三个大型人群样本中验证了其预测与MetS相关的不良结果的有效性。研究结果表明：在中国大型前瞻性队列中 MetS 评分与衰弱进展显著相关，无论是较高的基线 MetS 评分还是随时间变化的 MetS 评分都与衰弱风险增加和 FI 更快增加有关，且在调整多种协变量后关系仍然存在。PS：想通过挖掘临床公共数据库来完成KPI的朋友，或者手头有资源但没时间整合的朋友，统统看过来，果叔就是那个天选团队！随时在线，万事俱备，就等你来！懂的朋友抓紧复现吧~果叔还提供思路设计、定制生信分析、文献思路复现；有需要的小伙伴欢迎直接扫码咨询果叔，竭诚为您的科研助力！
