NHANES数据库发文思路（一）

今天给大家解读NHANES数据库的结合NDI数据库和中介分析的发文思路。

NDI数据库提供了NHANES数据库调查对象的生存状态随访结局，这给我们提供了研究生存结局的影响因素提供了机会。中介分析特别适用于生存分析和队列分析，试图揭示自变量对因变量的影响是否以及如何通过中介变量间接发生，能够为可能的机制提供参考。

案例文章

标题：《Associations between serum micronutrients and all-cause, cancer, and cardiovascular mortality in a national representative population: Mediated by inflammatory biomarkers》

研究方法：这项研究利用NHANES数据库，探讨了多种血清微量营养素（血清维生素 C、25(OH)D、α-生育酚、β-胡萝卜素、番茄红素、叶酸和铁）与美国一般人群全因死亡率/心血管疾病、癌症特异性死亡率之间的关联，并中国中介分析发现了血清C反应蛋白在其中的中介作用，为膳食补充策略预防慢性病和不良生存结局提供了证据。

研究背景与科学问题

癌症和心血管疾病（CVD）是全球人群的主要死亡原因，且炎症在其中起着重要作用。

微量营养素（例如维生素和矿物质）对于调节氧化应激和持续炎症至关重要。

核心问题：血清微量营养素【即维生素 C、25-羟基维生素 D（25(OH)D）、α-生育酚、β-胡萝卜素、番茄红素、叶酸和铁】和炎症生物标志物（即C反应蛋白和白细胞计数）与全因、癌症和心血管死亡率是否都具有相关性，炎症指标是否能在血清微量营养素与全因、癌症和心血管死亡率的关系中起到中介作用。

NHANES数据库应用策略

数据来源与样本选择

✅ 研究对象一般数据：NHANES数据库2001-2006年和2017-2018年共四个周期。

✅ 研究对象生存状态：NDI数据库提供的NHANES调查对象的生存状态。截至2019 年 12 月 31 日。

✅ 关键变量：

血清微量营养素：维生素C、25-羟基维生素25(OH)D）、α-生育酚、β-胡萝卜素、番茄红素、叶酸和铁。

血清炎症指标：C反应蛋白和白细胞计数。

生存状态：NDI数据库提供的NHANES调查对象的生存状态。截至2019年12月31日。

协变量调整：年龄、性别、种族、BMI、吸烟、饮酒、癌症、高血压、糖尿病、心力衰竭、冠心病、心绞痛、心肌梗塞和中风。

统计分析方法

✅ 数据加权：对数据进行加权处理，并使用加权数据进行之后的数据分析；所有的血清微量营养素和炎症生物标志物进行对数处理，对数处理的结果用于之后的分析。

✅ 统计分析：加权Cox 比例风险回归来估计各种血清微量营养素（血清维生素 C、25(OH)D、α-生育酚、β-胡萝卜素、番茄红素、叶酸和铁）和炎症生物标志物（C反应蛋白和白细胞计数）与美国一般人群的全因、癌症和心血管死亡率的相关性。采用加权线性回归来估计各种血清微量营养素和炎症生物标志物的相关性。

✅ 统计进阶：采用限制性三次样条函数评估加权Cox 比例风险回归模型中与与美国一般人群的全因、癌症和心血管死亡率显著相关的血清微量营养素和炎症生物标志物与美国一般人群的全因、癌症和心血管死亡率的非线性关联；采用中介分析评估炎症生物标志物在血清微量营养素与全因、癌症和心血管死亡率之间关联的中介作用。中介比例的计算方法是将间接效应的估计值除以总效应的估计值。观察到显著的间接效应、显著的总效应和中介效应的正比例表明存在中介效应。

✅ 稳健性分析：

敏感性分析：通过排除随访时间少于两年的参与者来对所考虑的关联进行敏感性分析，以探索反向因果关系的可能性。

主要研究结果：

25(OH)D 、血清维生素 C 、 β-胡萝卜素和番茄红素与全因、癌症和心血管死亡率呈负相关。例如，25(OH)D 的第2、3 和 4 四分位数与第一四分位数相比的 HR（95 % CI）分别为 0.72 （0.62， 0.83）、0.70 （0.62， 0.79）和 0.66 （0.56， 0.78）（p for trend：<0.0001）全因死亡率，0.68 （0.52， 0.91）、0.54 （0.39， 0.73）和 0.48 （0.32， 0.71）（p for trend：0.0001），癌症死亡率为 0.64 （0.50， 0.83）、0.66 （0.53， 0.83）和 0.59 （0.42， 0.82）（p for trend：0.0012）。