快!NHANES数据库这么好用,又刚更新!8.5分文章38天接收!中医科学院团队,0实验,数据还公开,分析小白快来复现!

文摘   2024-10-30 19:00   上海  

哈喽大家好,生信路又来到!宝子们最近发文思路还顺畅嘛?生信路今天专门为大家带来了一个好消息:作为最近几年最热门的数据库之一,NHANES数据库前几天迎来大更新,增加了大量的2021年8月至2023年8月的最新数据!这对于我们时间紧任务重的临床人,简直就是“久旱逢甘霖”!
今天生信路给大家带来一篇NHANES数据库挖掘文章,分析中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)与高血压患者死亡率关联。本研究由国内团队快速发表高分论文,数据公开,无实验,创新分析,为数据库挖掘提供新视角。NHANES数据库数据库包含各种疾病数据,不做心血管疾病的小伙伴,照样用得上这个数据库)
1.统计方法多样化。作者使用了RCSCoxROC分析等多种分析方法,有助于结果的稳健性。
2.使用抽样权重法。研究挖掘NHANES数据库,抽样权重法的使用在一定程度上增强了研究结果对美国人口的普遍性。
3.思路新颖。研究首次揭示eGFRNLR和死亡率之间的中介关系中的潜在作用。
PS: 对于不想做试验的小伙伴来说,NHANES数据库可谓宝藏,加上数据刚更新,现在上车正式最佳时机。这篇文章选题新颖,数据公开易复现。如果你心动了也想通过数据挖掘发表高分论文,但技术受限,欢迎扫描来联系生信路哦!


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题目:中性粒细胞与淋巴细胞的比值与高血压患者的全因死亡率和心血管死亡率相关
期刊:Cardiovascular Diabetology
影响因子:8.5
发表时间:20244

公众号后台回复“888"领取文献,文献编号:241030

研究背景
确定可靠的预后指标对于有效治疗高血压至关重要。目前中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)已成为与心血管结局相关的潜在炎症标志物。
数据来源
研究的数据来源于2009年至2014年国家健康与营养调查(NHANES),通过纳入和排除标准,共有3067名高血压成年人参与研究。死亡率详细信息来自国家死亡指数(NDI)。
研究思路
研究使用NHANES数据和国家死亡指数(NDI)死亡率信息,通过限制性立方样条(RCS)观察NLR与死亡风险的关系,并使用加权Cox比例风险模型评估其独立相关性。通过时间相关的ROC分析评估NLR对生存的预测能力,并通过中介分析探讨NLReGFR介导的死亡率的间接影响。    
主要结果
1.研究参与者的基线特征
共有3067名参与者参与研究。根据最佳NLR切割值(3.5)将参与者分为高NLR组(NLR>3.5, n=381)和低NLR组(NLR≤3.5,n=2686)。与低NLR组相比,高NLR组往往年龄较大、白人比例较大、患有糖尿病、并有心血管疾病史。
1 纳入受试者的部分基线特征
2.高血压患者NLR与全因死亡率之间的关系
在中位随访92个月期间,3067名参与者中有538人(17.5%)死亡,其中144人(4.7%)死于心血管疾病。RCS分析显示NLR与全因死亡率呈正线性相关(非线性p =0.077)(图1)。生存曲线分析显示,与低NLR组相比,高NLR组的生存率显著降低(p<0.0001)(图2)。    
1限制三次样条显示高血压患者NLR与全因死亡率的关系    
2 NLR值与全因死亡率的Kaplan-Meier曲线
3.高血压患者NLR与心血管死亡率的关系
RCS分析显示NLR与心血管死亡率之间存在非线性正相关(非线性p =0.004)(图3)。Cox回归分析证实,与低NLR组相比,高NLR组的心血管死亡率显著增加,从模型1 (HR 3.92, 95% CI 2.79-5.51)到模型2 (HR3.04, 95% CI 2.07-4.47)和模型3 (HR 2.33, 95% CI 1.54-3.51)(表2)。    
3 限制三次样条显示高血压患者NLR与心血管死亡率的关系
2 高血压患者NLR与死亡率的关系
4.NLR预测高血压患者全因死亡率和心血管死亡率
ROC曲线分析显示,NLR3年、5年和10年全因死亡率的曲线下面积(AUC)(AB),这表明NLR对不同时间段的死亡率具有相似的有效预测能力。
4 NLR预测全因死亡率和心血管死亡率的随时间ROC曲线和随时间AUC
5. NLR对高血压患者全因死亡率和心血管死亡率的中介分析
中介分析探讨了eGFRNLR与全因死亡率和心血管死亡率之间的中介作用。其中,NLReGFR呈负相关。eGFR与全因和心血管原因生存率呈正相关。最终,5.4%4.7%NLR与全因和心血管死亡风险的观察性关联是通过eGFR介导的。
5 中介分析探讨NLReGFR介导的死亡率的间接影响
文章小结
研究通过挖掘NHANES数据库,NLR与高血压患者全因死亡率和心血管死亡率的关系。这篇研究选题新颖、思路清晰、数据公开、复制性强、0实验,这给我们在科研入手和数据挖掘上提供新思路。如果你想要在思路、代码、数据挖掘等方面获得帮助,欢迎联系生信路,生信路将为您的科研之路提供全方位支持哦!

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