CHARLS数据库发文月报及高频期刊

本月CHARLS数据库全球发文109篇。中国学者发文106篇，海外学者发文3篇。其中，中国学者CHARLS发文频率较高的SCI期刊有：

4月接收SCI期刊榜单

👍🏻本月CHARLS数据库发文5篇及以上的期刊有：

• Frontiers in Public Health

• Scientific Reports

• Lipids in Health and Disease

• Cardiovascular Diabetology

发文方向：

接下来给大家分享四篇上个月CHARLS数据库分别发到中科院1区、2区、3区、4区期刊例文的分析工作量以及亮点。

1. 中科院一区例文

标题：Association between remnant cholesterol and the risk of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome progression: insights from the China Health and Retirement Longitudinal Study

期刊：European Journal of Preventive Cardiology（IF=8.6）

PMID: 40272444

 研究亮点 

创新性研究问题：

• 首次在中国中老年人群中探讨残余胆固醇（RC）与心血管-肾脏-代谢综合征（CKM）进展的关系，填补了RC在CKM综合征中的研究空白。

• 不仅分析RC与CKM分期的横断面关联，还通过9年随访评估RC对新发心血管疾病（CVD）的预测价值，为RC的临床管理提供长期证据。

重要发现：

• RC水平升高显著增加晚期CKM风险（P趋势<0.001），且独立于传统血脂指标（如LDL-C）。

• 临床启示：RC或可作为CKM高危人群的早期筛查指标，尤其适用于无基线CVD但存在代谢异常的患者。

方法学优势：

• 采用CHARLS纵向数据（2011-2020），覆盖全国代表性样本，增强结论的普适性。

• 结合Logistic回归（横断面）和Cox回归（纵向），全面评估RC的短期与长期影响。

 研究工作量解析 

数据清洗与队列构建：

• 纳入CHARLS 2011-2020年数据，筛选符合CKM分期标准的参与者（n=6,872），排除基线CVD患者以评估RC对新发事件的影响。

• 计算残余胆固醇（RC=总胆固醇−HDL-C−LDL-C），并按四分位数分组（Q1-Q4）。

统计分析：

• 横断面分析：Logistic回归评估RC与CKM分期的关联，计算OR值及趋势P值。

• 纵向分析：Cox回归模型分析RC与随访期间CVD事件的关联，计算风险比（HR）及95%置信区间。

• 亚组分析：按性别、年龄、代谢状态分层，验证结果的稳定性。

 临床意义与创新点

• 提出RC可能是CKM综合征的新型生物标志物，为代谢-心血管-肾脏共病管理提供新靶点。

• 研究支持在CKM早期干预中监测RC，尤其是合并脂代谢异常的高风险人群

2.中科院二区例文

标题：A network analysis of depressive symptoms and cognitive performance in older adults with multimorbidity: A nationwide population-based study

期刊：Journal of Affective Disorders（IF=4.9）

PMID：40274116

 研究亮点 

创新性方法：

• 首次在中国多病共存（multimorbidity）老年人群中应用网络分析（Network Analysis），揭示抑郁症状与认知功能之间的动态交互关系，突破传统回归分析的局限性。

• 识别出核心症状节点和关键桥梁症状，为精准干预提供靶点。

重要发现：

• D3（感到抑郁）、C1（定向）和D10（无法开始）被确定为抑郁症状-认知表现网络的中心症状。

• C1（定向力）、C5（语言技能）和D10（无法开始）是连接这两种疾病的桥梁症状。

• 在性别和年龄组之间观察到边缘权重的显著差异。

临床启示：

• 网络中的核心症状和桥梁症状可能代表解决共病老年人认知障碍和抑郁的最有效干预途径。

• 个性化治疗策略：临床干预应适当关注症状表现的性别和年龄差异。

 研究工作量 

数据来源与清洗：

• 基于CHARLS 2011-2020年数据，筛选≥60岁且患≥2种慢性病的老年人，排除严重痴呆或抑郁障碍患者以确保结果稳健性。

• 慢性病定义包括高血压、糖尿病、心血管疾病等12类（依据自我报告+医疗记录）。

核心变量测量：

• 抑郁症状：采用10项CES-D量表（CHARLS版），涵盖情绪低落、睡眠问题、食欲变化等。

• 认知功能：使用简易精神状态检查 （MMSE） 评估认知能力，它由五个维度组成：定向、即时记忆、计算、召回和语言技能，总分从 0 到 30 不等。

网络分析方法：

• 高斯图形模型（GGM）构建症状网络，计算节点中心性（betweenness、strength）和边权重。

• 稳定性检验：采用bootstrap法（1000次）评估网络可靠性，Case-Dropping检验验证中心性稳定性。

• 分层分析：按性别、年龄分组比较网络结构差异。

高级统计验证：

• 敏感性分析：排除患有精神疾病或记忆相关障碍参与者后，网络结构保持稳定。

3.中科院三区例文

标题：Association between estimated glucose disposal rate and future cardiovascular disease risk across glucose metabolism status: a prospective cohort study

期刊：Diabetology & Metabolic Syndrome（IF=3.4）

PMID：40251696

 研究亮点 

创新性指标应用：

• 首次在中国中老年人群中验证估算葡萄糖处置率（eGDR）——整合腰围、高血压和HbA1c的胰岛素抵抗替代指标——对心血管疾病（CVD）的预测价值，突破传统血糖指标（如空腹血糖）的局限性。

• 揭示eGDR与CVD风险存在代谢状态依赖性阈值效应：正常血糖、糖尿病前期和糖尿病组的拐点分别为11.77、11.15和11.56 mg/kg/min，为个体化风险评估提供量化标准。

重要发现：

• 非线性关系：限制性立方样条（RCS）显示eGDR与CVD呈"L型"关联，提示达到阈值后保护效应趋于平缓。

• 临床启示：eGDR可作为跨代谢状态的统一预测工具，尤其对糖尿病前期人群的早期干预具有警示意义。

 研究工作量 

数据来源与清洗：

• 纳入CHARLS 2011-2020年数据，筛选≥45岁、基线无CVD的参与者（n=7,828），平均随访8.29年。

• 根据WHO标准划分代谢状态：正常血糖（HbA1c<5.7%）、糖尿病前期（5.7%-6.4%）、糖尿病（≥6.5%或已确诊）。

核心变量计算：

• eGDR公式：21.158 - (0.09 × 腰围[cm]) - (3.407 × 高血压[有=1]) - (0.551 × HbA1c[%])

• CVD事件：复合终点（卒中或心脏事件）。

统计分析：

• 多变量Cox回归：按代谢状态分层，计算eGDR每单位变化的HR值，调整年龄、性别、吸烟等18项混杂因素。

• 非线性分析：采用RCS识别拐点，并进行分段回归验证。

• 稳定性分析：按性别、BMI等分层验证结果稳健性

4.中科院四区例文

标题：Analysis of the prevalence and influencing factors of depression in middle-aged women: A nationwide study from CHARLS

期刊：Archives of Psychiatric Nursing（IF=2.2）

PMID：40204371

 研究亮点 

聚焦关键人群：

• 首次基于全国代表性样本（CHARLS），系统评估中国45-59岁中年女性抑郁症状的流行率（41.28%），填补了该人群心理健康数据的空白110。

• 揭示睡眠、疼痛、社会保障、生活方式等多维度影响因素，为精准干预提供科学依据。

重要发现：

• 高抑郁风险群体：

① 睡眠不足（OR显著升高）

② 身体疼痛（慢性疼痛女性抑郁风险增加）

• 保护性因素：养老保险覆盖（OR降低，提示社会保障的心理健康价值）

临床与政策启示：

• 建议基层医疗将抑郁筛查纳入中年女性健康管理，重点关注慢性疼痛患者和低生活满意度人群。

• 政策层面应加强农村地区心理健康服务（农村女性抑郁风险更高）和养老保险普及。

 研究工作量 

数据来源与清洗：

• 基于CHARLS横断面数据，筛选45-59岁女性。

• 抑郁评估：采用CES-D量表（10项版本），以公认临界值定义抑郁症状（≥10分）。

核心分析：

• 流行率计算：41.28%的女性存在抑郁症状，显著高于同龄男性（参考CHARLS历史数据）。

• 单因素分析：初步筛选潜在影响因素（如睡眠、疼痛等）。

多因素logistic回归：

• 显著预测因子（P<0.05）：

① 健康相关：自评健康差（OR最高）、身体疼痛、跌倒史。

② 社会经济学：低教育水平、农村居住、无养老保险。

③ 行为心理：睡眠短、低生活满意度、未婚/离异。