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健康的饮食：HEI-2015评分>49.95； 不健康的饮食：HEI-2015评分≤49.95； 促炎饮食：DII评分>1.78； 抗炎饮食：DII评分≤1.78。
主要研究结果
√加权多变量Cox回归
研究团队采用加权多变量Cox回归评估不同饮食模式（是否健康、抗炎或促炎以及二者联合的饮食模式）与患者死亡风险的关联。
与不健康且促炎饮食模式的患者相比，健康且抗炎饮食模式的患者死亡风险降低了30%。
模型1：无调整；
模型2：调整了年龄、性别和种族；
√限制性立方样条（RCS）曲线
同时，RCS曲线结果表明，DII和HEI-2015评分与患者长期死亡率之间不存在非线性关系。
√亚组分析
亚组分析的结果也表明，在BMI正常、当前吸烟者和高血压患者中，健康且抗炎饮食模式的患者死亡风险更低。
B.40种膳食成分和3个协变量（性别、年龄、种族）的系数收缩过程
基于上述的性别、年龄、种族和13种饮食因素，研究团队开发了一个列线图模型用于预测RA患者的长期死亡率。
ROC曲线下面积（AUC）结果表明，该列线图模型的预测性能良好。
√敏感性分析
敏感性分析的结果与上述一致，表明了研究结果的稳健性。
综上所述，研究团队认为健康的饮食（HEI-2015评分>49.95）和抗炎饮食（DII评分≤1.78），二者均不与类风湿性关节炎患者的全因死亡率存在关联，但二者联合的饮食模式能够将其风险降低30%。此外，研究团队发现其中有13种饮食成分与全因死亡率显著相关。
统计知识点汇总
美国国家健康与营养调查（NHANES）数据库：
P（Population）参与者：从NHANES数据库2003-2018年的数据中，纳入的2,069名年龄≥20岁且患有类风湿性关节炎（RA）的参与者；
E（exposure）暴露因素：由饮食炎症指数（DII）、健康饮食指数-2015（HEI-2015）评分所评估的参与者的饮食模式；
O（outcome）结局：RA患者的全因死亡率；
S（Study design）研究类型：横断面研究。
加权多变量Cox回归
限制性立方样条（RCS）曲线
亚组分析
在本文中，研究团队通过亚组分析探讨了在不同特征（如BMI、吸烟状态、高血压等）的RA患者中，饮食模式对全因死亡率的影响是否存在差异，以进一步验证加权多变量Cox回归分析的结果。
LASSO回归
回归系数路径图
LASSO回归的交叉验证曲线
列线图（Nomogram）
列线图是建立在回归分析结果的基础上，用于将复杂的统计模型转化为易于理解的预测工具。它结合了多个预测因子的效应，可以提供直观的预测结果。
在本文中，研究团队就构建了基于LASSO回归结果的列线图，用于预测RA患者的全因死亡率风险。
ROC曲线
ROC曲线是指通过绘制真阳性率（灵敏度）对假阳性率（1-特异度）的曲线来展示模型在不同阈值下的性能。
本文就通过ROC曲线下面积评估了列线图对RA患者死亡率的预测能力。
AUC = 0.5～0.7，较低准确性； AUC = 0.7～0.9，有一定准确性； AUC > 0.9，较高准确性。
Kaplan-Meier曲线
敏感性分析
敏感性分析是指在主分析后，使用不同的统计分析方法进行重复分析，以评估结果稳健性的统计分析方式。
研究团队排除了随访前两年内死亡的参与者，进行了加权多变量Cox回归；
在排除数据缺失个体后，团队用同样的分析方法又进行了一次敏感性分析。
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