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一周发文108篇，63篇二区以上！| NHANES数据库周报（12.28~1.3）

健康   2025-01-16 11:51   中国台湾  

美国国家健康和营养检查调查（NHANES）是一项旨在评估美国成人和儿童健康和营养状况的研究计划。该调查的独特之处在于它结合了访谈和体格检查。由美国疾病控制和预防中心（CDC）负责为国家提供健康统计数据。


NHANES计划始于20世纪60年代初，并作为一系列针对不同人口群体或健康主题的调查进行。自1999年以来，对美国的人口健康状况进行了更为定期的调查。每次调查中，来自美国约3000个县中30个选定县的约10000名参与者被要求在移动检查中心（MEC）参加家庭访谈、随后的身体检查和实验室测试。

NHANES访谈包括人口统计，社会经济，饮食和健康相关问题。检查部分包括医疗，牙科和生理测量，以及由训练有素的医务人员进行的实验室测试。


一、2024年NHANES文献预览

本周PubMed数据库“标题/摘要：NHANES”搜索发现，共发表108篇NHANES论文。其中7篇一区，56篇二区。

1.外国学者文章介绍（一）


文章题目：他汀类药物在美国慢性肾脏病患者一级预防中的应用：一项横断面、时间趋势分析。
研究背景：慢性肾脏疾病（CKD）人群面临心血管疾病（CVD）的风险升高，尽管符合资格标准，但许多人仍然未充分接受他汀类药物作为CVD的一级预防。我们研究了2013年肾脏疾病：改善全球结局（KDIGO）指南发布前后，CKD患者使用他汀类药物进行一级预防的趋势，该指南建议在选定的CKD成人中使用他汀类药物进行脂质管理。
数据与方法： 2001-2020年国家健康和营养检查调查（NHANES）数据允许根据2013年KDIGO指南识别符合他汀类药物治疗条件的个体，基于：（1）年龄≥50岁，无自我报告的CVD;（2）CKD，定义为估计的肾小球滤过率<60 mL/min/1.73 m2或白蛋白/肌酐比值≥30 mg/g;（3）过去12个月内未进行透析。Poisson回归估计患病率（PR），比较KDIGO指南发布前后以及考虑NHANES复杂调查设计和抽样权重后的时期。
结果：在符合条件的人群中，他汀类药物的使用率从2001-2002年的18.6%增加到2007-2008年的36.1%，大约翻了一番，在2013-2014年适度增加到40.1%，随后趋于稳定。控制社会人口学和临床特征以及长期趋势的多变量分析表明，在被保险人（PR 2.48，CI 1.66-3.69）、高血压患者（PR 1.49，CI 1.28-1.74）和糖尿病患者（PR 1.71，CI 1.52-1.92）中，他汀类药物用于一级预防的比例较高。他汀类药物的使用在eGFR较低（p = 0.009）和BMI较高（p = 0.003）的患者中更常见，但在性别、种族或民族方面没有差异。
结论： 在2013年KDIGO指南发布之前，他汀类药物用于CKD的一级预防大幅增加，随后趋于稳定。在投保人、高血压或糖尿病患者中，使用率较高。



2.外国学者文章介绍（二）


文章题目：挥发性有机化合物和血压的暴露：NHANES 2011-2018。
研究背景： 挥发性有机化合物（VOCs）是普遍存在的环境污染物。暴露于VOCs与心血管疾病风险因素相关，包括易感人群中的血压升高。然而，在一般人群中，特别是在不吸烟的成年人中的研究有限。我们假设，在不吸烟者中，较高的VOC暴露与较高的血压和高血压相关。

数据与方法 ：纳入了来自国家健康和营养检查调查的非吸烟成年人（n=4430）的4个周期（2011-2018）的数据。尿VOC代谢物测定超高效液相色谱-质谱法，调整尿液稀释，对数转换。我们使用线性模型估计血压的平均差异，使用具有稳健标准误的改良P模型估计2期高血压的患病率。模型根据年龄、性别、种族和民族、教育、体重指数、估计肾小球滤过率和国家健康和营养检查调查周期进行调整。

结果：参与者中54%为女性，中位年龄为48岁，32.3%患有高血压，7.9%患有糖尿病。当比较尿丙烯醛（N-乙酰基-S-[2-羧乙基]-L-半胱氨酸）和1，3-丁二烯（N-乙酰基-S-[3，4-二羟丁基]-L-半胱氨酸）代谢物的最高和最低四分位数时，收缩压的平均差异（95% CI）为1.61（0.07-3.15）和2.46（1.01-3.92）mmHg。当比较尿丙烯醛（N-乙酰基-S-[2-羧乙基]-L-半胱氨酸）和1，3-丁二烯（N-乙酰基-S-[3，4-二羟丁基]-L-半胱氨酸）的最高和最低四分位数时，高血压的患病率分别为1.06（95%CI，1.02-1.09）和1.05（95%CI，1.01-1.09）。
结论：在非吸烟，美国人口中暴露于挥发性有机化合物可能是一个与心脑血管疾病相关的，但未充分研究的环境因素。



3.外国学者文章介绍（三）


文章题目：可解释的深度学习方法用于牙周炎风险筛查。
研究背景与目的：关于牙周炎和系统性疾病之间的关联，已有几项证据被报道。尽管强调预防和早期诊断牙周炎的重要性，但仍然缺乏早期筛查这种疾病的临床工具。因此，本研究旨在使用可解释的人工智能（XAI）技术来促进牙周炎的早期筛查。这是通过分析各种临床特征并使用XAI提供个性化风险评估来实现的。
数据来源：全国健康和营养调查（NHANES）的30，465名参与者的1，012个变量。
方法 ：预处理后，所有年龄组和50岁以上年龄组分别剩下9，632和5，601名参与者。它们用于训练深度学习和机器学习模型，这些模型基于疾病控制和预防中心/美国儿科学会病例定义，针对牙周炎的机会性筛查和诊断分析进行了优化。应用局部可解释模型不可知解释（LIME）来评估潜在的相关因素，包括人口统计学、生活方式、医学和生化因素。深度学习模型显示，机会性筛选的曲线下面积为0.858 ± 0.011，诊断数据集为0.865 ± 0.008，优于基线。通过使用LIME，我们得出了重要的特征，并评估了每个特征对个体风险的综合影响和解释。
结果：相关因素，如年龄，性别，糖尿病状态，组织转氨酶和吸烟状况已成为重要的特征，其重要性约为其他特征的两倍，而关节炎，睡眠障碍，高血压，胆固醇水平和超重也已被确定为牙周炎的促成因素。XAI生成的特征贡献排名提供了与临床公认的牙周炎相关因素一致的见解。
结论：强调了XAI在基于深度学习的相关因素分析中的实用性，以检测临床相关因素，并帮助XAI在体检中制定牙周炎的早期检测和预防策略。



4.中国学者文章介绍（四）


文章题目：中老年骨关节炎患者血红蛋白、白蛋白、淋巴细胞和血小板评分与全因死亡率的关系。
研究背景：综合血红蛋白、白蛋白、淋巴细胞和血小板（HALP）评分可同时反映全身炎症和营养状况。一些证据表明其在某些恶性肿瘤中的预后价值，然而，HALP对中老年骨关节炎（OA）患者的影响仍然未知。
数据与方法 ：这项回顾性队列研究包括来自2003-2018年国家健康和营养调查（NHANES）的3566名个体。研究终点是OA患者的全因死亡率。采用加权Cox模型评估HALP评分与全因死亡率之间的关系。进行了按年龄、性别、糖尿病、血脂异常和心血管疾病分层的亚组分析。随访结束后，920名参与者发生了全因死亡，2646名参与者存活。
结果：调整协变量后，连续分析显示HALP评分与全因死亡率之间呈负相关（风险比（HR）= 0.89，95%置信区间（CI）：0.83-0.95）。以HALP评分最高四分位数为参照，分类分析显示HALP评分最低四分位数与全因死亡率较高相关（HR = 1.46，95%CI：1.18-1.81）。在不同的亚组中，HALP评分与最低四分位数和全因死亡率之间的相关性仍然显著。
结论：HALP评分与诊断为OA的中年和老年人的全因死亡率相关，从而表明其可能成为该患者人群的可靠预后指标。



5.中国学者文章介绍（五）


文章题目：血清铁状态与痛风之间的关系：来自NHANES和孟德尔随机化研究的结果。
研究背景：以前的观察性研究提供了不一致的证据，血清铁状态和痛风的风险之间的关联。此外，尚不确定观察到的相关性是因果关系还是由于混杂或反向因果关系。本研究旨在探讨血清铁状态指标与痛风风险的关系，并通过孟德尔随机化（MR）方法进一步检查因果关系。
数据：我们首先从2017-2018年全国健康和营养检查调查中进行了一项横断面研究，共包括4635名参与者。
方法 ：采用多变量logistic回归模型评估血清铁状态指标与痛风风险的相关性。此外，使用来自血清铁状态指标（246 139人）和痛风（发现：13 179例和75 0634对照;复制：5292例和368 788对照; 2115例和67 259对照）的大规模全基因组关联研究的遗传数据进行双样本MR研究，以推断因果关系。采用方差加权法（IVW）作为MR分析的主要方法。使用一系列敏感性分析来评估其关系的稳健性。
结果：结果在横断面研究中，血清铁状态指标与痛风风险之间没有显著关系。然而，IVW结果显示，在发现分析中，遗传预测的血清铁和转铁蛋白饱和度（TSAT）与痛风风险增加显著相关[血清铁的比值比（OR）：1.21; 95%置信区间（CI）：1.10-1.32;P= 9.80 × 10- 5和OR：1.16; 95%CI：1.08- 1.32]。TSAT的P= 7.14 × 10- 5]。与发现分析相比，复制分析提供了类似的结果。
结论：血清铁和痛风风险改变之间的潜在因果关系提供了支持。进一步的研究是必要的，以阐明铁影响痛风易感性的生物学过程。



6.中国学者文章介绍（六）


文章题目：脂肪酸与女性不孕症的关系：来自横断面研究和孟德尔随机分析的双重证据。
研究背景：不孕症在全球范围内对女性生殖健康构成相当大的威胁。膳食结构作为一种可改变的生活方式因素，常被推荐为不孕相关疾病的重要干预措施。脂肪酸在维持女性生殖系统健康方面起着至关重要的作用。然而，关于各种类型的脂肪酸与不孕症之间的具体关系的现有证据仍然不足且存在争议。方法：首先，利用国家健康和营养检查调查（NHANES）数据库进行了一项横断面研究，收集了2013-2020周期内符合入选标准的18-45岁女性的数据。不孕症的定义基于从生殖问卷中收集的信息。通过分析两次24小时饮食回忆访谈来确定脂肪酸摄入量。采用加权Logistic回归和加权限制性三次样条（RCS）分析，结合协变量调整，初步描绘了各种类型的脂肪酸和脂肪酸摄入比例与女性不孕症风险之间的关系。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析进行模型性能评估，并辅以诺模图来衡量归因于协变量的不孕风险。与不同脂肪酸谱和女性不育相关的遗传工具变量来自全基因组关联研究（GWAS）。随后使用孟德尔随机化（MR）、多变量MR（MVMR）和反向MR分析来确定不同脂肪酸与不孕症之间的因果关系和反向因果关系，同时评估异质性和水平多效性。
数据：从2017-2018年全国健康和营养检查调查中进行了一项横断面研究，共包括4635名参与者。
方法 ：采用多变量logistic回归模型评估血清铁状态指标与痛风风险的相关性。此外，使用来自血清铁状态指标（246 139人）和痛风（发现：13 179例和75 0634对照;复制：5292例和368 788对照; 2115例和67 259对照）的大规模全基因组关联研究的遗传数据进行双样本MR研究，以推断因果关系。采用方差加权法（IVW）作为MR分析的主要方法。使用一系列敏感性分析来评估其关系的稳健性。
结果：在我们的NHANES分析中，共有3159名妇女参加了这项研究，自我报告的不孕症患病率为11.49%。与对照组相比，不孕妇女的总omega-6和omega-6/总脂肪酸（TFA）摄入量显著升高。加权逻辑回归模型证实，总欧米茄-6（连续）和欧米茄-6/三氟乙酸（分类）与不孕风险之间呈正相关，而欧米茄-3（连续）摄入量则呈负相关。模型2，严格的多变量协变量调整后，根据ROC曲线分析，显示出改善的预测性能。亚组分析表明，omega-6/TFA（连续）与女性不孕风险之间的正相关性不受分层的影响。总ω-6（连续）成为18-34岁不孕妇女的风险因素。而总饱和脂肪酸（TSFAs）、总ω-3脂肪酸（TSFAs）和总多不饱和脂肪酸（PUFAs）仅在BMI ≥ 25 kg m-2的不孕妇女中为保护因素。总omega-6（Q4）和omega-6/TFA（连续和Q3-Q4）与不孕风险之间的正相关性在所有BMI亚组中一致。采用逆方差加权（IVW）作为主要方法和Bonferroni校正的MR分析显示，遗传预测的TSFA、单不饱和脂肪酸（MUFA）、omega-6和MUFA/TFA与女性不孕风险呈正相关，而PUFA/TFA呈负相关。重要的是，MUFA和omega-6与不孕风险之间的正相关性仍然很强，即使在使用MVMR分析调整潜在混杂因素后。反向MR分析未提供任何反向因果关系的证据。MR-Egger回归截距和CochranQ检验未检测到任何异质性或水平多效性。
结论：证实了各种脂肪酸，特别是omega-6 PUFA与女性不孕症风险之间的联系。然而，为了充分理解不同脂肪酸及其组成比例对女性不孕症的潜在机制和影响，未来必须进行广泛的基础和大规模临床研究。



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