72+的Lancet子刊！NHANES临床公共数据库挖掘也能发顶刊！2图3表的威力让你惊掉下巴～
小云说，纯公共数据挖掘也能发顶刊，你敢信吗？
估计大多数小伙伴是不敢相信的···
其实小云在看到今天要分享的这篇文章之前也是不太敢相信的，毕竟之前常规的纯生信公共数据挖掘能发到10分+就是非常厉害的了，“临床公共数据库挖掘”的强大威力还真是小云之前想都不敢想的，但现在它真的做到了~ ~
这篇文章仅用2图3表的NHANES数据库挖掘+分析就发到了72分+的Lancet子刊，这性价比，这效果杠杠滴呀！（ps：还没有看到小云前面推荐的“临床公共数据库”挖掘文章的朋友，小云真诚建议之前没看到的朋友可以戳公众号查看一下，千万不要错过这个发文好途径~）
现在临床科研圈已经刮起一股“临床公共数据库”挖掘的热潮，文章是蹭蹭蹭的发呀，咱们千万不能错过这个好机会！虽然临床公共数据库挖掘的数据量比较大，但整体分析并不难，不用加验证实验，并且还容易发高分。但同时我们也要警惕：随着文章数量的爆发式增长，后面发文竞争力增大，想发高分就没那么容易了（就像现在的生信一样）。我们要做的就是跟上热潮，抓住现在容易发文的时机，向着高分文章进军！
l 题目：1999年至2018年美国成人健康和过早死亡的社会决定因素:一项全国性队列研究
l 杂志：The Lancet Public Health
l 影响因子：IF=72.427
l 发表时间：2023年6月
研究背景
美国人口的全因死亡率和预期寿命存在种族、民族和社会经济差异。先前在美国成人中进行的研究表明，不利的健康社会决定因素(SDoH)与各种健康结果密切相关，并可能部分解释死亡率的种族差异。然而，大多数以前的研究都集中在社会经济地位和单一因素对死亡率的种族差异的贡献。越来越多的人认识到，所有领域(经济稳定性、教育机会和质量、医疗保健机会和质量、邻里和建筑环境以及社会和社区环境)的SDoH对人群健康都很重要，并影响健康差异，但这种关联尚未在美国普通人群中得到全面评估。
研究思路
本研究纳入了1999年至2018年间参加美国国家健康和营养检查调查(NHANES)的20-74岁个体的全国代表性样本。在每个调查周期都收集了自我报告的SDoH(就业、家庭收入、粮食安全、教育、获得医疗保健、健康保险、住房不稳定以及结婚或与伴侣同居)。参与者按种族和民族分为四组:黑人、西班牙人、白人和其他。通过与国家死亡指数的联系确定死亡，并随访至2019年，将发生在75岁之前的死亡评估为过早死亡。多重中介分析用于评估每个单独的SDoH对过早全因死亡率的种族差异的同时贡献。
主要结果
1. 纳入人群特征
研究共纳入48170名年龄在20-74岁的NHANES参与者，其中包括10543名(21 9%)黑人参与者，13211名(27 4%)西班牙裔参与者，19629名(40 7%)白人参与者，以及4787名(9%)其他种族和民族的参与者。平均调查加权年龄为44.3岁，51.3%的参与者为女性，48.7%的参与者为男性(表1)。与白人参与者相比，黑人和西班牙裔参与者的就业水平、家庭收入、食品安全、教育程度、医疗保健可及性、私人健康保险和房屋所有权都较低。与所有其他种族和民族的人相比，结婚或与伴侣同居的黑人参与者比例较低。
表1 按种族和民族划分的20-74岁研究参与者的特征
2. 不同种族和民族间过早全因死亡率的差异分析
在中位数为9.7年(IQR 5.3-14.5)的随访期内，记录了3194例年龄小于75岁的死亡病例(930例黑人受试者，662例西班牙裔受试者，1453例白人受试者和149例其他受试者)。与其他种族和民族的男性和女性相比，黑人成年人的过早死亡率更高，在大约40岁之前，各种族和族裔群体的过早死亡率是相似的，40岁以后开始出现差异，其特点是黑人参与者的过早死亡率高于其他种族和族裔群体（图1）。
图1 按性别、种族和民族划分的20-74岁美国成年人的过早全因死亡率
3. SDoH与过早死亡的关系
作者使用Cox比例风险回归，以年龄为时间尺度，评估了SDoH与全因死亡率的关系。作者将模型按出生队列分层，使用10年间隔来控制调查年份、队列和日历周期的影响。使用两种模型来估计关联性：(1)根据性别、种族和民族进行调整；(2)根据性别、种族和民族进行调整，并额外包括其他SDoH，以识别独立的直接关联。此外，作者使用泊松回归来估计年龄、性别、种族和民族调整后的发病率差异。
结果显示，在按出生队列分层并根据性别、种族和民族进行调整的模型中，每个SDoH的不利水平与较高的过早死亡率显著相关(表2)。在对其他SDoH进行额外调整后，失业、家庭收入-贫困比率低于300%、粮食不安全、高中以下教育程度、政府健康保险或没有健康保险以及未结婚或未与伴侣同居仍然与过早死亡率增加显著相关。在根据性别、种族和民族进行调整，并额外包括其他SDoH 的模型中，对比黑人和白人参与者，年龄-性别调整后的过早死亡风险比为1.59，对所有SDoH进行进一步校正后，HR降低，变得无统计学意义（表3）。家庭收入与贫困比率低于300%(23.6%)，政府健康保险或没有健康保险(18.8%)，没有结婚或与伴侣一起生活(18.1%)，失业(15.9%)，高中以下教育程度(10.6%)和粮食不安全(9.4%)显示了黑人和白人参与者之间过早死亡率差异的最高相对贡献。
表2 美国20-74岁成年人SDoH与过早死亡的关系
表3 多变量调节模型中美国20-74岁成年人过早死亡中黑人和白人种族群体之间的差异
随后，作者绘制了累积SDoH变量的HR图，以直观地评估它与过早死亡的线性关系。结果显示，在累积SDoH和过早死亡率之间观察到线性剂量反应关系（图2）。 不利的SDoH与较高的过早全因死亡率相关。不良SDoH的数量与过早死亡率呈剂量反应关系，与没有不良SDoH的患者相比，有6个或更多不良SDoH的患者死亡率增加7.8倍。以上这些发现表明，过早全因死亡率的种族差异完全可以用SDoH的差异来解释。
图2 根据不利的SDoH的数量分析美国20-74岁成年人的过早全因死亡率和HRs
小结
这篇文章利用NHANES数据库探索SDoH与过早死亡的联系，，并解释了美国人群全因死亡率的种族差异。文章比较偏向于流行病学，运用大队列数据和多种数据分析和统计学方法，仅仅依靠纯公共数据挖掘就发到72分+的Lancet子刊，这个发文方向、这性价比简直惊艳！如果你想在临床数据挖掘方向发高分文章，快来尝试一下这个思路吧！
