“生信人发文必备的好东西，劲爆来袭！介绍一下阿星团队的服务器：服务器租赁续费不涨价还倒送你时间？是的，快来！”
小伙伴们大家好呀！还在为开题/发文章缺少思路烦恼吗？作为一名临床医生，对临床数据库想必非常熟悉，学好医学统计也是能高效又省钱发文章的好路子。队列研究少不了一个好的模型，而近年来，由数学模型演变而来的多状态马尔可夫模型（MSM）越来越多的应用在了健康领域，包括阿尔茨海默病和高血压在内的慢性病相互状态转变，重庆医科大学第二附属医院团队更是将MSM首次运用在CHARLS数据库中，研究老年人肌肉减少症状态的双向转变，豪取9+期刊，现在就跟随阿星的视角，把这篇干货学起来！
1、多状态马尔可夫模型：开创性的利用多状态马尔可夫模型，在CHARLS数据库中分析中国老年人群中肌肉减少症双向减少模式，这种模型能够捕捉和分析肌肉减少症不同状态之间的复杂转变。
2、多因素影响的深入分析：研究不仅考虑了传统的风险因素，还探讨了性别、吸烟、高血压和糖尿病等对肌肉减少症状态转变的影响。此外提出了急性肌肉减少症的概念，并探讨了其在老年人中的快速发病情况，为肌肉减少症的早期识别和干预提供了新的视角。
PS：CHARLS数据库不愧是发文利器，如果想靠临床数据库做点新东西，但苦于没有思路或者没有掌握分析方法，可以看看阿星提供的方案设计和数据分析服务，另外还有先试用后购买的服务器租赁活动等你来哟！
题目：老年肌肉减少症状态的双向转变: 来自CHARLS的纵向证据
杂志：Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle
影响因子：IF=9.4
发表时间：2024年07月12日
后台回复“888”获取原文献，编号240903
研究背景
肌肉减少症是一种慢性疾病，其发展动态多变，个体可能会经历不同的发展轨迹。然而，肌肉减少症正常状态、前病态和疾病状态之间的相互转变尚不清楚。近年来，MSM模型已被应用于健康领域，分析包括阿尔茨海默病和高血压在内的慢性疾病的相互状态转变。MSM模型能够通过不同状态之间的转变强度来展示多状态过程，预测不同疾病状态之间的转变概率，并估计协变量对转变和特定疾病状态下个体停留时间的影响。
研究思路
研究者通过应用多状态马尔可夫模型对CHARLS的数据分析，研究了老年人肌肉减少症及其前病态的双向转变模式，评估了多种协变量对状态转变的影响，并探讨了这些发现对于制定预防策略和干预措施的潜在意义，以期减轻肌肉减少症带来的健康和社会经济负担。
数据来源
研究对象为60岁及以上的社区居住个体。共纳入了4395名个体，其中49.2%为女性，中位年龄为67岁。样本根据肌肉减少症的不同状态进行了分类，包括非肌肉减少症（NSP）、可能的肌肉减少症（PSP）、肌肉减少症（SP）和死亡状态。涵盖了10,778条PS状态评估记录，平均随访时间为3.29年。以下为流程图：
图1 筛选流程图
主要结果
1.PS状态的转变
研究者通过对CHARLS数据库中4395名60岁及以上老年人平均3.29年的随访（图1），分析了PS状态之间的转变。结果显示，在PSP个体中，有24.5%在下次随访时恢复到NSP，6.7%发展为PS，8.5%死亡。对于PS个体，11.1%恢复到PSP，14.3%恢复到NSP，14.6%死亡。在NSP个体中，有27.2%发展为PSP，7.2%发展为PS，4.2%死亡。转变强度分析表明，PSP恢复到NSP的强度是发展为PS的2.8倍。从NSP状态恶化到PSP的转变强度是恶化到PS的1.8倍（表2）。
表2 不同肌肉减少状态之间的转换强度
2.PS状态转变的概率
研究者估计了不同PS状态下，个体在1年、2年、3年和5年观察期内状态转变的概率（图3）。对于PSP个体，1年内恢复到NSP的概率为0.181，5年为0.322；保持PSP的概率1年为0.717，5年为0.389；恶化为PS的概率1年为0.066，5年为0.132；死亡的概率1年为0.035，5年为0.158。对于PS个体，1年内恢复到NSP的概率为0.016，5年为0.133；恢复到PSP的概率1年为0.125，5年为0.248；保持PS的概率1年为0.785，5年为0.339；死亡的概率1年为0.075，5年为0.280。对于NSP个体，1年内保持NSP的概率为0.759，5年为0.425；恶化为PSP的概率1年为0.217，5年为0.387；恶化为PS的概率1年为0.010，5年为0.085；死亡的概率1年为0.014，5年为0.103。
图3 PS状态在1、2、3和5年观察间隔内的转换图
3.肌肉减少转换的协变量效应
研究者随后评估了协变量对PS状态转变的影响，结果显示年龄与PS状态的恶化、恢复和死亡转变相关（表3）。71-80岁和80岁以上的个体恶化转变的风险比60-70岁组高。体重不足的个体比正常体重的个体更有可能经历恢复和恶化转变。轻度和严重的身体功能损害增加了从NSP到PSP的转变风险，但轻度身体损害不利于从PS到PSP或从PSP到NSP的恢复转变。性别、吸烟、高血压和糖尿病等因素也对PS状态的双向转变产生影响，女性的恶化转变风险较低，但恢复转变的可能性也较低。
表3 协变量对PS状态转换的影响
4.不同亚组中可能PS的转变可能性
研究者利用多因素MSM模型评估了年龄、BMI和身体功能亚组中可能PS向不同状态转变的可能性（图4）。随着年龄增长，可能PS恢复为NSP的可能性降低。71-80岁和80岁以上的个体恶化为PS的可能性高于60-70岁组，而80岁及以上组可能PS转变为死亡的可能性最高。体重不足的个体与NSP和超重或肥胖组相比，保持可能PS状态的可能性更低，同时恶化为PS的可能性更高。随着身体功能损害程度的增加，可能PS转变为NSP的可能性降低。
图4 不同分组中可能出现的肌少症状态转变的估计可能性
5.每个瞬态的停留时间和总停留时间
随后估计了整体人群及亚组中每个瞬态的平均停留时间，并预测了死亡前每个瞬态的总停留时间（图5）。在整体中，NSP、PSP和PS状态的平均停留时间分别为2.83年、2.27年和2.19年。NSP、可能的PS和PS状态在死亡前的估计总停留时间分别为13.67年、13.02年和4.67年。
图5 肌少症瞬态的估计停留时间和预测总停留时间
文章小结
这篇文章采用了多状态马尔可夫模型，这种模型能够捕捉和分析PS不同状态之间的复杂转变，包括可能PS的恢复和恶化，这是对PS动态变化的深入探讨，结合CHARLS的全国性数据，分析了老年人PS状态之间的转变概率，不仅考虑了传统的风险因素，还探讨了这些协变量对PS状态转变的影响。通过评估不同状态下的转变强度和停留时间，提供了对PS发展动态的深入理解。
看完这篇文章阿星表示收获良多，看高分文章果然是一种享受，将由数学模型演变而来的多状态马尔可夫模型巧妙的运用在PS的状态转变，丰富的设计清晰的脉络以及严谨的语言都是我们在设计课题和写作时值得借鉴的！别忘了阿星这里还有个性化的方案设计服务哦，欢迎来call！
阿星有话说
生信星持续为大家带来最新生信思路，更多创新性分析思路请点击下方链接。想复现这种思路或者定制更多创新性思路欢迎直接call阿星，生信星团队竭诚为您的科研助力!
往期精选
3 September 2024
