NHANES数据库使用
NHANES - National Health and Nutrition Examination Survey Homepage (cdc.gov)
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该数据库所涉及的参与者的死亡状况 :Data Access - National Death Index (cdc.gov)
TyG对CVD的影响研究(文献学习)
文章介绍
背景
尽管研究已经证明了甘油三酯-葡萄糖 (TyG) 指数对心血管疾病 (CVD) 和心血管死亡率的价值,但很少有研究表明 TyG 指数与年轻糖尿病患者的全因或心血管疾病死亡率相关。本研究旨在调查美国年轻糖尿病患者 TyG 指数与全因和 CVD 死亡率之间的关联。
方法
我们的研究从 2001-2018 年国家健康和营养检查调查 (NHANES) 中招募了 2440 名年轻的糖尿病患者。死亡率结果通过链接到截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数 (NDI) 记录来确定。Cox回归模型用于研究年轻糖尿病患者TyG指数与死亡率之间的相关性。采用「限制性立方样条」(Restricted cubic spline,RCS)分析了TyG指数与死亡率的非线性关联,并构建了拐点两侧的两段Cox比例风险模型。
结果
在中位随访期为8.2年,观察到332例全因死亡和82例心血管疾病死亡。基于RCS,发现TyG指数与年轻糖尿病患者的全因死亡率和CVD死亡率呈U型相关,阈值分别为9.18和9.16。当TyG指数低于阈值时(TyG指数<全因死亡率为9.18,CVD死亡率<9.16),其与全因死亡率和CVD死亡率的相关性不显著。当TyG指数高于阈值时(TyG指数≥全因死亡率为9.18,CVD死亡率≥为9.16),与全因死亡率和CVD死亡率呈显著正相关(HR 1.77,全因死亡率95%CI 1.05-2.96,CVD死亡率HR 2.38,95%CI 1.05-5.38)。
结论
我们的结果表明,在美国年轻糖尿病患者中,TyG 指数与全因和 CVD 死亡率之间存在 U 型关联,CVD 和全因死亡率的阈值分别为 9.18 和 9.16。
RCS分析学习
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临床上,因变量和临床的结局有时候不是线性关系,而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联,因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此,一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系,限制性立方样条(Restricted cubic spline,RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。
(关于RCS:所谓样条是处理局部甚至全局非线性关系的一种方法、自变量x与因变量y之间存在非线性关系、传统的直接线性拟合的方法失效,好了那么分段逐步拟合就OK,就是解决这么个问题,所以理论上分类回归都可以用了。最后,分类和回归本质上是一家、只不过一个目标是连续、一个目标是离散而已。)
参考文献:
Association between the triglyceride-glucose index and all-cause and CVD mortality in the young population with diabetes - PubMed (nih.gov)