NHANES数据库套路1解读：关联性分析+中介分析

今天给大家解读NHANES数据库的关联性分析+中介分析的分析框架和发文思路。

NHANES数据库

NHANES数据库全称为美国国家健康与营养调查数据库（National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES），包含大量人群的健康、营养和实验室数据，广泛应用于流行病学研究。

套路总结：

加权回归（关联性） →非线性检验（RCS）→机制探索（中介分析）

• 采用加权回归模型（考虑NHANES复杂抽样设计）分析变量间关系；

• 限制性立方样条（RCS）探索非线性关系；

• 中介分析探究潜在机制。

这种递进式的研究思路，系统揭示了变量间的复杂关联模式，深入解析关键影响因素及其潜在作用机制，为深入理解疾病与暴露之间的关系提供了多层次证据支持。

案例文章：

基于发表在《International Journal Of Behavioral Nutrition And Physical Activity》的高分文献为例，拆解NHANES中的常用分析方法。

文章亮点：

• 多维度生物年龄评估：研究采用四种预测年龄指标（HD、KDM、PA、AL）全面评估生物衰老进程，突破了单一衰老标志物的局限性，使研究结论更具说服力。

• 双暴露变量设计：同时考察每日进食频率（DEF）和夜间禁食时间（NFD）对衰老的影响，揭示了饮食模式中“进食次数”和“禁食时长”这两个关键维度的独立作用，为制定精准营养策略提供新思路。

• 合适的统计方法应用：加权回归+中介分析，确保NHANES复杂抽样数据的准确性，并揭示潜在机制。首次揭示DEF和NFD与生物衰老的关联，明确DEF与衰老呈负相关，而NFD呈U型关联。

• 发现关键中介因子——LDH和Glo显著介导了饮食模式对衰老的影响，占比最高达21% ，提示饮食可能通过调控能量代谢（LDH）和免疫/炎症（Glo）影响衰老进程。

方法拆解：

1️⃣ 数据来源与清洗

• 合并NHANES 2003-2010与2015-2018周期（注意：跳过2013-2014因缺乏关键指标）；

• 纳入未怀孕的成年人（n=37851），标准能量消耗（男性每日推荐能量摄入量为800至4200大卡，女性每日推荐能量摄入量为500至3500大卡）（n=30208），拥有每日进食频率（DEF）和夜间禁食持续时间（NFD）的完整信息（n=26535），预测年龄指标和协变量的所有组成部分都是全面的（n=24212）；

• 最终样本量n=24,212。

2️⃣ 暴露变量构建

• 根据美国农业部饮食研究食品和营养数据库的指南，通过两次24小时饮食回忆访谈捕获了非连续天数的食物消费数据。

• 平均DEF是通过平均两天记录的进食发生的频率来计算的。

• 平均NFD的计算使用以下公式：24小时减去最后一餐的时间加上第一餐的时间。

3️⃣ 生物衰老指标计算

• 4个预测年龄指标[稳态失调（HD）、Klemera-Doubal法（KDM）、表型年龄（PA）和异体负荷（AL）]是根据12个血液化学参数计算的。

• 相关代码可通过R包“BioAge”访问。
  

网址为：https://github.com/dayoonkwon/BioAge

4️⃣ 加权多元线性回归模型

因NHANES采用复杂抽样设计，分析时需进行加权，采用加权多元线性回归模型分析DEF和NFD与HD、KDM、PA和AL的关联。模型调整混杂因素（如年龄、性别、BMI、吸烟等）。

结果显示：

• DEF≥4.6次 vs. ≤3.0次→表现出较低的KDM residual[β:-0.57, 95%CI : (-0.97, -0.17)]和PA residual[β:-0.47,95%CI : (-0.69, -0.25)]；

• NFD≤10.0小时或≥14.1小时→HD、KDM residual显著升高。

5️⃣ 限制性立方样条（RCS）

DEF和NFD之间的剂量反应关系的可视化以及预测的年龄指标使用限制性立方样条（RCS）显示，在第10、50和第90个百分位数处为3节。

结果显示：

• 除了与KDM residual呈线性关系外，DEF与其余生物衰老指标（HD、PA residual和AL）的关系呈现出非线性趋势。随着DEF的增加，HD、PA residual、AL以及KDM residual均呈现持续下降的趋势。

• NFD与衰老指标呈U型关系：当NFD在10-14小时范围内时，HD、KDM residual、PA residual和AL均随禁食时间延长而降低；但超过14小时后，这些指标反而逐渐升高，表明适度的夜间禁食可能延缓衰老，而过短（<10小时）或过长（>14小时）的禁食时间可能加速生物衰老。

6️⃣ 中介分析

使用mediation package（4.5.0版）进行中介分析，以评估乳酸脱氢酶（LDH）和球蛋白（Glo）在关联中的中介作用。

结果显示：

• LDH和Glo在DEF和NFD与生物衰老指标的关系中起到重要介导作用。

• DEF对HD、KDM residual、PA residual和AL的总体影响中，Glo和LDH分别介导了8.1%/7.9%、6.9%/1.1%、5.3%/1.7%和8.4%/10.6%的效应。

• 同样，NFD对HD、KDM residual和PA residual的影响中，Glo和LDH分别贡献了18.8%/-29.4%、8.7%/-2.3%和21.0%/-10.9%的介导效应。

7️⃣ 敏感性分析

当进行考虑潜在混杂因素的敏感性分析时，DEF与HD和PA residual的关联以及DEF与KDM residual和PA residual的关联分别根据年龄和每日能量摄入而不同（P交互作用<0.05）。NFD和KDM残余和PA残余之间的关联随年龄的变化相似（P交互作用<0.05）。