青岛大学附属医院CHARLS结合NHANES数据发表高分SCI! 握力体重比与全因及心血管死亡率的关系!

专注临床科研一对一教学

咨询微信：wzp1670423539

吴老师解读

一、研究目的

研究目标

本研究旨在探讨握力与体重比（Grip Strength-to-Weight Ratio, GSWR）与以下三个健康指标之间的关系：

全因死亡率

心血管死亡率

心血管疾病（CVD）患病率

二、研究方法

数据来源

研究分析了两个全国代表性的队列数据：

美国国家健康与营养调查（NHANES）

中国健康与退休纵向研究（CHARLS）

统计方法

加权Cox比例危险模型：用于估计死亡率的危险比（Hazard Ratios, HRs）。

加权逻辑回归：用于评估GSWR与心血管疾病患病率之间的关系。

多变量调整限制性立方样条（RCS）：用于检验GSWR与各健康指标之间的潜在非线性关系。

三、研究结果

随访时间

美国成年人中位随访时间为82.19个月，中国中老年人群为100.07个月。

全因死亡率

在最高GSWR四分位数的受试者中：

美国成年人相比于最低四分位数，全因死亡率降低了73%（HR：0.27，95% CI：0.16-0.43）。

中国中老年人群体则降低了47%（HR：0.53，95% CI：0.43-0.65）。

心血管死亡率

随访83.66个月后，每增加1个GSWR四分位数，美国成年人的心血管死亡率显著下降：

降低69%（HR：0.31，95% CI：0.22-0.44），

降低69%（HR：0.31，95% CI：0.16-0.59），

降低79%（HR：0.21，95% CI：0.09-0.48）。

非线性关系

在GSWR与全因死亡率和心血管死亡率之间观察到典型的L型非线性关系。

心血管疾病的患病率呈现类似的非线性关系。

四、结论

主要发现

GSWR与全因死亡率、心血管死亡率和CVD患病率之间存在非线性关系，说明握力与体重比是预测死亡风险的有效指标。

临床意义

该指标可以作为一种有价值的健康指数，鼓励中老年人进行力量训练，以保持和增强功能能力，降低相关死亡风险。

五、研究的创新和应用

临床应用

本研究强调力量训练的必要性，尤其在中老年人群体中，以提高生活质量和健康水平。

结果提示应该在公共健康政策中推广力量训练，为中老年人提供相关的健康指导。

关键词

全因死亡率；心血管疾病；心血管死亡率；握力与体重比

小结

通过以上结构化的梳理，可以清晰理解研究的核心内容及其临床意义。这项研究通过分析GSWR与健康指标之间的关系，为临床实践提供了重要的指导，特别是在中老年人群体的健康管理和疾病预防方面。掌握这些内容对于提升科研能力和临床干预策略具有重要意义。

如何快速学会开展这类研究

第一步：理解研究背景

研究主题

探讨握力与体重比（GSWR）与全因死亡率、心血管死亡率和心血管疾病患病率之间的关系。

了解握力的健康重要性，特别是在中老年人群体中的影响。

确定研究需求

确认目前关于GSWR及其对健康影响的文献，识别研究中的知识缺口。

第二步：设定研究目标

明确研究问题

设定清晰的研究目标，例如：“GSWR是否与中老年人群体的死亡率和心血管疾病患病率存在关联？”

制定假设

提出假设，如“提高GSWR会降低全因死亡率和心血管疾病的风险。”

第三步：选择研究设计

研究类型

选择一种合适的研究设计，横断面研究或纵向研究，根据需要进行数据收集。

第四步：选择数据来源

数据来源

明确将使用以下两个全国代表性队列数据：

美国国家健康与营养调查（NHANES）

中国健康与退休纵向研究（CHARLS）

第五步：研究工具与数据收集

评估工具

制定问卷或选择标准化评估工具来测量GSWR和其他相关变量（如体重、握力等）。

确保数据收集符合伦理标准，获取患者同意。

数据收集

在医院或社区中招募参与者，依据设计获取数据，保持数据的完整性和可靠性。

第六步：数据分析方法

统计模型

学习并应用合适的统计模型：

加权Cox比例危险模型：用于估计死亡率的危险比（HR）。

加权逻辑回归：评估GSWR与心血管疾病的关系。

多变量调整限制性立方样条（RCS）：检验GSWR与结果变量之间的非线性关系。

分析软件

掌握统计分析软件（如R、SPSS或Stata），熟悉其数据分析功能。

第七步：结果解读

结果呈现

清晰呈现研究结果，包括中位随访时间、不同GSWR四分位数的死亡率变化和其他健康指标。

解读统计结果

理解各个统计结果的意义，例如危险比（HR）的解释，并识别非线性关系的实际意义。

第八步：撰写研究报告

报告结构

按照标准学术论文格式撰写：

引言：阐明研究背景、目标和重要性。

方法：详细描述研究设计、参与者、数据收集和分析方法。

结果：总结关键发现，使用图表和图形增强可理解性。

讨论：解释结果的临床意义，如何影响现有知识和实践，提出局限性及未来研究的方向。

结论：总结研究的主要发现，并提出相关的临床建议。

第九步：制定临床应用建议

临床建议

根据研究结果，提出对中老年人群体进行力量训练的建议，以增强健康管理策略。

强调提高GSWR在降低死亡率和心血管疾病风险方面的重要性。

统计学知识点解读

1. 加权Cox比例危险模型

定义与应用

用于分析生存数据的统计方法，通过评估自变量对事件发生时间（如死亡）的影响，计算出与对照组的风险比。加权处理能调整样本中的不均衡性，以提高结果的准确性。

2. 危险比（HR）

定义与应用

表示在特定时间内，研究组与对照组事件发生风险的相对比率。HR大于1表示研究组风险较高，小于1则表示风险较低，能够帮助推测自变量对事件的影响力度。

3. 加权逻辑回归

定义与应用

用于分析一个二元结果变量与自变量之间关系的统计模型，适用于估计因变量发生的概率。加权使得模型能够更好地反映样本特征，提高推断的可靠性。

4. 多变量调整限制性立方样条（RCS）

定义与应用

一种灵活的回归方法，允许研究不同自变量与因变量之间非线性关系。通过预设多个节点，可以更准确地把握变量影响变化的曲线趋势。

5. 非线性关系

定义与应用

指变量之间的关系不遵循简单直线形式，而是表现出曲线或其他复杂形态的关系。识别这种关系有助于深入理解因变量对自变量的响应模式。

6. 随访时间

定义与应用

指从基线到事件发生或数据收集结束所经过的时间，对于生存分析尤为重要。足够的随访时间能够提供对长期健康结果的全面评估。

7. 样本权重

定义与应用

在分析中为不同样本分配不同的重要性，根据样本设计或特征使结果更具代表性。权重调整有助于减少样本偏倚，提高分析的有效性。

8. 协变量控制

定义与应用

在多变量分析中控制潜在混杂变量的影响，以准确测量自变量对因变量的独立效果。这可以提高模型的解释力和推断的可信度。

9. 统计显著性

定义与应用

用于判断结果的可靠性，通常通过p值来评估。当p值小于设定的显著性水平（如0.05）时，可以认为结果是统计上显著的，意味着观察到的效果可能不是由随机因素引起的。

10. 置信区间（CI）

定义与应用

用于估计参数的不确定性范围，提供了结果的可信程度。95% CI表示在95%的情况下，真实参数值落在这个区间内，对于结果的解读至关重要。

祝大家发文顺利，有什么不懂可以在评论区留言，吴老师尽量解答！零基础的同学可以咨询一对一辅导，快速发表SCI文章！

吴老师微信：wzp1670423539

看网课摸索毫无效率？点击⬇️链接报名一对一定制SCI论文学习！迅速发表自己的SCI论文！