近期，臨床科研圈又悄悄刮起一股“臨床公共數(shù)據(jù)庫(kù)”挖掘的熱潮，小伙伴們有沒有注意到呀？

小云前面也提到了常用的、發(fā)文量比較多的比如SEER、NHANES數(shù)據(jù)庫(kù)等，分析不難，并且又比較容易發(fā)高分，是個(gè)不可多得的發(fā)文好途徑！（ps：前面介紹了SEER數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘文章，感興趣的小伙伴可以移步文末點(diǎn)擊鏈接觀看哦）

SEER數(shù)據(jù)庫(kù)包含的都是腫瘤數(shù)據(jù)，那如果關(guān)注的是非腫瘤疾病該用什么數(shù)據(jù)庫(kù)呢？

小云推薦“NHANES”數(shù)據(jù)庫(kù)，目前全球范圍內(nèi)大概有?6.5 萬(wàn)篇文獻(xiàn)與 NHANES 數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)，其中有2000篇左右文章直接使用 NHANES 數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)發(fā)表，其中不乏10分+的高分文章。

已經(jīng)有那么多篇文章發(fā)表了，我們還可以繼續(xù)挖掘嗎？

可以的！因?yàn)?/span>NHANES 數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)足夠全足夠多，所以它的挖掘潛力是巨大的！下面跟隨小云先了解一下它吧！

p?什么是NHANES數(shù)據(jù)？

國(guó)家健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查（National Health And Nutrition Examination Survey，NHANES），是美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心（CDC）旨在評(píng)估美國(guó)成人和兒童的健康和營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)而執(zhí)行的一項(xiàng)基于人群的橫斷面調(diào)查研究計(jì)劃。NHANES計(jì)劃始于1960s，并自1999年開始成為一項(xiàng)持續(xù)計(jì)劃，重點(diǎn)關(guān)注與健康和營(yíng)養(yǎng)有關(guān)的一系列問題。

項(xiàng)目每年調(diào)查約5000人的全國(guó)代表性樣本。研究小組由醫(yī)生、醫(yī)療技術(shù)人員及健康調(diào)查員組成。參與調(diào)查遵循自愿原則，參與者將接受標(biāo)準(zhǔn)化的個(gè)人訪談和檢查。NHANES訪談部分包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)、飲食和健康相關(guān)問題，檢查部分包括醫(yī)學(xué)、牙科和生理測(cè)量，以及由訓(xùn)練有素的醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)。調(diào)查結(jié)果將用于確定主要疾病的患病率和疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素，也是衡量身高、體重和血壓等國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)，研究為營(yíng)養(yǎng)和健康政策的制定提供了大量數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)庫(kù)每?jī)赡赀M(jìn)行一次調(diào)查，兩年稱為一個(gè)cycle year。網(wǎng)址：http://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm?

p?NHANES數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容

NHANES作為CDC連續(xù)開展的橫斷面研究，收集了人群中慢性病患病率的數(shù)據(jù)，通過調(diào)查，可估算出以前未確診的情況、已知和報(bào)告的情況。同時(shí)調(diào)查風(fēng)險(xiǎn)因素，即一個(gè)人的生活方式、體質(zhì)、遺傳、環(huán)境中可能增加患病機(jī)會(huì)的因素，其中包括吸煙、飲酒、性行為、吸毒、身體健康狀況和運(yùn)動(dòng)、體重、飲食攝入，還收集了關(guān)于生殖健康方面的數(shù)據(jù)，如使用口服避孕藥和母乳喂養(yǎng)做法。

研究的疾病和健康指標(biāo)包括：貧血、心血管疾病、糖尿病、環(huán)境暴露眼疾、聽力損失、傳染性疾病、腎臟疾病、營(yíng)養(yǎng)、肥胖、口腔健康、骨質(zhì)疏松、生育史和性行為、呼吸系統(tǒng)疾?。ㄏ?，慢性支氣管炎，肺氣腫）、性病、視力等，研究結(jié)果可用于確定慢性疾病的患病率和危險(xiǎn)因素，便于研究者開展流行病學(xué)研究，并為政府公共衛(wèi)生政策和衛(wèi)生服務(wù)計(jì)劃的制定提供依據(jù)。

下面以一個(gè)7分+的NHANES數(shù)據(jù)庫(kù)分析文章給小伙伴們打個(gè)樣，感興趣的朋友學(xué)起來，這個(gè)快速發(fā)文渠道，再不上車就晚啦！

l?題目：有機(jī)磷殺蟲劑暴露與美國(guó)成年人睡眠問題患病率之間的關(guān)系:基于NHANES 2007–2018的分析

l?雜志：Ecotoxicology and Environmental Safety

l?影響因子：IF=7.129

l?發(fā)表時(shí)間：2023年4月

研究背景

有機(jī)磷農(nóng)藥(OPPs)是農(nóng)業(yè)中最廣泛使用的殺蟲劑，用于控制害蟲、提高作物產(chǎn)量和改善食物的營(yíng)養(yǎng)狀況，OPPs及其代謝殘留物的增加污染了空氣、灰塵、土壤、食物和飲料。內(nèi)分泌系統(tǒng)和睡眠問題密切相關(guān)，異常激素體內(nèi)平衡可能會(huì)顯著影響睡眠模式，OPP可能通過拮抗核受體和破壞相關(guān)蛋白，導(dǎo)致睡眠問題。已有報(bào)道了農(nóng)藥暴露和睡眠問題之間的聯(lián)系，但尿液中的二烷基磷酸酯化合物(DAPs)和睡眠問題之間的關(guān)系尚未得到研究。

研究思路

從NHANES數(shù)據(jù)庫(kù)收集了6295名18歲或以上參與者的數(shù)據(jù)。NHANES采用固相萃取-同位素稀釋-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法檢測(cè)了尿液中的二烷基磷酸酯化合物(DAPs)代謝物，其尿液濃度作為OPPs暴露生物標(biāo)志物。從數(shù)據(jù)庫(kù)中收集關(guān)于短睡眠持續(xù)時(shí)間(SSD)、自我報(bào)告的睡眠問題和自我報(bào)告的睡眠障礙的數(shù)據(jù)。采用加權(quán)廣義logistic模型，加權(quán)分位數(shù)和?(WQS)回歸模型和基于分位數(shù)的g計(jì)算(QGC)方法被用來檢測(cè)有機(jī)磷農(nóng)藥的尿代謝物和睡眠問題之間的關(guān)系。

主要結(jié)果

1. 納入人群特征

59842名參與者被招募參與NHANES橫斷面研究。在排除了23，262名青少年(< 18歲)、754名沒有協(xié)變量數(shù)據(jù)的參與者和29531名沒有DAPs濃度的個(gè)體后，共有6295名參與者被納入SSD分析，其中21人的睡眠時(shí)間數(shù)據(jù)不合格。共有6294名成人參與了自我報(bào)告的睡眠問題分析，3195名成人參與了自我報(bào)告的睡眠障礙分析。有1814例有SSD，44603例無(wú)SSD。SSD組和非SSD組在性別、種族、FIR、教育和一般健康狀況方面表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著差異（圖1）。

圖1?納入人群特征

2.?各種DAP與睡眠問題的關(guān)系分析

NHANES中報(bào)告了六種常見的尿DAP，包括二甲基磷酸酯(DMP)、二乙基磷酸酯(DEP)、二甲基硫代磷酸酯(DMTP)、二乙基硫代磷酸酯(DETP)、二乙基二硫代磷酸酯(DEDTP)和二甲基二硫代磷酸酯(DMDTP)。在該分析中，使用肌酐校正的DAPs濃度對(duì)尿液稀釋進(jìn)行校正，計(jì)算方法是將DAPs濃度除以尿液中的肌酐濃度。

多變量調(diào)整調(diào)查加權(quán)邏輯回歸用于計(jì)算優(yōu)勢(shì)比(ORs)和相應(yīng)的95 %置信區(qū)間(CIs )，以評(píng)估連續(xù)DAP和睡眠問題患病率之間的關(guān)系。原始模型沒有對(duì)任何協(xié)變量進(jìn)行調(diào)整。模型1根據(jù)年齡和性別進(jìn)行了調(diào)整，而模型2根據(jù)年齡、性別、種族、FIR、教育和一般健康狀況進(jìn)行了調(diào)整（表1）。然后將DAP分成四分位數(shù)，使用模型2檢測(cè)它們與SSD的關(guān)聯(lián)（表2）。通過上述所有協(xié)變量調(diào)整，使用具有四個(gè)節(jié)點(diǎn)的限制性立方樣條回歸模型測(cè)試了每個(gè)DAP和SSD之間的非線性關(guān)聯(lián)（圖2）。

結(jié)果顯示，尿DETP、DMTP、DEDTP和DMDTP的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換水平高的參與者的SDD患病率更高；相反，DEP和SSD之間存在負(fù)相關(guān)（表1）。以最低四分位數(shù)作為參照后，DETP、DMTP、DEDTP和DMDTP最高四分位數(shù)的參與者的SDD患病率顯著高于最低四分位數(shù)參與者；在DEP觀察到顯著的負(fù)相關(guān)（表2）。SSD與DEP、DMP、DMTP和DMDTP的尿液濃度之間存在非線性關(guān)系（圖2）。亞組分析顯示，DAPs與SSD之間的關(guān)聯(lián)在各組之間是一致的，沒有發(fā)現(xiàn)明顯的相互作用（圖3）。（ps：邏輯回歸分析也可以用小云新開發(fā)的零代碼生信分析小工具實(shí)現(xiàn)，云生信分析工具平臺(tái)包含超多零代碼分析和繪圖小工具，上傳數(shù)據(jù)一鍵出圖，感興趣的小伙伴歡迎來嘗試喲，網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。

表1 對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換的DAPs和SSD患病率之間的不同模型的加權(quán)關(guān)系

表2??DAPs的四分位數(shù)與SSD患病率之間的關(guān)系

圖2限制性立方樣條圖分析DAPs與SSD關(guān)聯(lián)

DAPs間的相關(guān)性分析以及DAPs聯(lián)合暴露對(duì)SSD患病率的影響

分析6種DAPs代謝物間的Pearson 相關(guān)性（圖4A）。為了估計(jì)六種DAP對(duì)睡眠問題的綜合影響以及每種DAP的貢獻(xiàn)，利用WQS模型和QGC方法分析六種DAP聯(lián)合暴露對(duì)SSD患病率的關(guān)系。圖4B顯示每個(gè)DAP在WQS模型回歸指數(shù)中的權(quán)重。WQS模型和QGC分析結(jié)果均表明，聯(lián)合暴露于DAPs導(dǎo)致成人SSD患病率顯著增加（表3）。

表3通過WQS回歸和QCG分析研究DAPs聯(lián)合暴露與SSD患病率之間的關(guān)系

小結(jié)

這篇文章利用NHANES數(shù)據(jù)庫(kù)探索尿液DAPs代謝物和睡眠問題之間的聯(lián)系，運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，公共數(shù)據(jù)挖掘直接到手7分+文章，性價(jià)比之高已經(jīng)相當(dāng)高啦！如果你也收集樣本困難，但又需要發(fā)高分文章，不妨試試這個(gè)思路吧！發(fā)文速度也很快，用于畢業(yè)或單位評(píng)審非常哇塞哦