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文章标题：The association between non-high-density lipoprotein cholesterol to high-density lipoprotein cholesterol ratio (NHHR) and risk of depression among US adults: A cross-sectional NHANES study
中文标题：非高密度脂蛋白胆固醇与高密度脂蛋白胆固醇比值 （NHHR） 与美国成年人抑郁风险之间的关联：一项横断面 NHANES 研究
发表期刊：J Affect Disord .
发表时间：2024年1月
影响因子：4.9/Q1
抑郁症是一种常见的疾病，表现为对日常活动缺乏兴趣、失眠、无法享受生活，甚至有自杀念头。它对身心健康都有影响。根据全球疾病负担，全球抑郁症发病病例数从 1990 年的 1.72 亿增加到 2017 年的 2.58 亿，增长了 49.86%。NHHR （非高密度脂蛋白胆固醇与高密度脂蛋白胆固醇的比值） 是一种新的脂质用于评估心血管疾病风险的参数。然而，NHHR 与抑郁症风险之间的关联以前从未被研究过。
暴露指标
非高密度脂蛋白胆固醇 （non-HDL-C） 与高密度脂蛋白胆固醇 （HDL-C） 比率 （NHHR） 是新开发的致动脉粥样硬化脂质组合指标。方程式为：NHHR = Non-HDL-C/HDL-C。非 HDL-C = 总胆固醇 （TC） − HDL-C。
研究人群
NHANES 2005-2016 的总样本量为 60,936。以下排除标准用于确定最终参与者：1） 18 岁以下的参与者;2） 缺少抑郁症诊断或 NHHR 计算数据;3） 缺少有关协变量的数据，包括饮酒量、体重指数、教育水平、收入贫困比、饮食、高血压、糖尿病和吸烟状况。该过程的流程图如图 1 所示。
分析方法
我们使用 2005-2016 年全国健康与营养检查调查 （NHANES） 的数据集进行了一项横断面研究。采用 PHQ-9 问卷评估抑郁。加权多变量Logistic 回归模型和限制性三次样条函数 （RCS） 模型用于研究 NHHR 与抑郁风险之间的关联。此外，还进行了亚组和敏感性分析以测试结果的稳健性。
结果分析
1. 基线特征
在 6462 名纳入的参与者中，其中 8.29% 被诊断出患有抑郁症。根据加权结果，参与者的中位年龄为 50 岁，其中 29.2% 为男性。对于非抑郁组和抑郁组，NHHR 的中位数分别为 2.69 和 2.89 （P < 0.05）。患有或不患有抑郁症的参与者之间的基线特征存在显着差异，包括性别、种族、教育水平、婚姻状况、收入贫困比、身体活动、BMI、HDL-C、膳食胆固醇、饮酒量、吸烟状况、高血压史和糖尿病史。
2. NHHR 与抑郁症之间的关联
在连续模型中，在完全调整协变量后，NHHR 与较高的抑郁风险没有显著相关性 （OR 1.02,95 % CI：0.93–1.13，P = 0.614）。在调整最多的分类模型中，与最低的参考四分位数相比，第二、第三和第四四分位数的参与者的抑郁风险 OR 为 1.3 （95% CI 0.85-1.99）、1.45 （95% CI 0.99-2.14） 和 1.61 （95% CI 1.05-2.49），趋势不显著 （P > 0.05）。在 RCS 模型中，确定了 NHHR 与抑郁风险之间的线性剂量反应关系 （P 非线性 = 0.264） （图 2）。
3. 亚组和敏感性分析
亚组分析的结果如图 3 所示。对于墨西哥裔美国人 （OR 1.44,95% CI 1.06-1.96，P = 0.019），收入贫困比在 1.3 和 3.49 之间 （OR 1.22,95%CI 1.03-1.46，P = 0.026） 或高于 3.5 （OR 0.65,95 %CI 0.44-0.96，P = 0.029） 的参与者，NHHR 与抑郁风险之间的关联仍然显著。然而，按年龄、性别、教育水平、婚姻状况、BMI、吸烟状况、饮酒、身体活动、高血压病史和糖尿病史分层的亚组分析不支持该关联。身体活动与 NHHR 之间存在显著的交互作用 （交互作用的 P < 0.05）。
4. 敏感性分析
敏感性分析如表 3 所示。在排除高胆固醇血症参与者后，在完全调整的分类模型中，NHHR 与抑郁风险之间的关联不显著 （P > 0.05）。此外，作为一个二元变量，在完全调整的模型中，NHHR 仍然与抑郁症风险增加显著相关 （OR 1.49,95%CI 1.05-2.09，P = 0.025）。
文章小结
在总人群中，与 NHHR 的最低参考组相比，第四四分位数的参与者在完全调整后患抑郁症的风险显着增加 （OR：1.61， 95%CI：1.05–2.49）。NHHR 与抑郁风险之间存在线性剂量-反应关系 （P 非线性 = 0.264）。在几个亚组分析中，这种关联仍然显著。今天为大家分享的文章纯公共数据挖掘+统计分析，就发到了一区！如果你也想在临床方向发高分文章，不妨试试这个省钱省事又省力的思路吧！
