复旦大学&中疾控团队：1区11分+纯生信，71万大队列流行病学分析
临床公共数据库分析和孟德尔随机化那么火，发文量开始暴增，刚准备上车的小伙伴该从哪个角度入手呢？
小云给大家推荐一个好发文的小方向：
环境对疾病及生存的影响
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“环境”大方向可做主题很多
，比如空气污染（PM2.5等）、农药污染（有机磷农药等）、气候变化等等，并且
环境主题很容易跟流行病学、公共卫生研究联系起来分析，发文竞争小还比较容易中标环境类top期刊
，所以说“环境”方向大有可为呀！流行病学研究或者公共卫生领域的研究人员非常适合这类思路，感兴趣就趁着好时机快快上车吧~
下面小云就用一篇
复旦大学公共卫生研究团队联合中疾控
最新发表的1区top 11分+纯数据分析，给小伙伴们展示下“环境”方向的可为之处！文章利用71万我国大陆人群的大队列进行流行病学回顾性分析，研究“气候变暖”对意外死亡的影响，仅靠统计学分析就拿下了中科院1区TOP杂志，性价比相当高！
题目：气候变暖中与环境热相关的特定原因意外死亡和负担:一项中国全国性研究
杂志：
Environment International
影响因子：IF= 11.8
发表时间：2023年9月
研究背景
预计未来的变暖将增加与热相关的死亡率负担，尤其是对弱势群体而言。然而，以前的大多数研究集中在非意外发病率或死亡率上，对与热相关的意外事件的研究要少得多，因此该研究进行了一项个体水平、全国范围的病例交叉研究，以调查中国暖季气温与每日意外死亡之间的联系。
研究思路
本研究从中国死因报告系统(CDRS) 收集了2013年至2019年6月至8月期间中国大陆所有居民的个人意外死亡记录。作者将意外死亡根据不同的原因进一步分为几个亚型，采用个体水平、时间分层、病例交叉研究设计，应用条件逻辑回归模型来评估日平均温度和意外死亡之间的关系，并评估其在七个地理气候带、年龄和性别中的变化。然后，作者使用预测的每日温度序列和从基线分析中获得的区域暴露-反应关系来预测全球变暖1.5、2和3℃情景下与温度相关的超额意外死亡。
主要结果
1. 研究区域的温度和意外死亡人群特征
在2013年至2019年的温暖季节(6月至8月)，中国大陆所有2844个县级行政区域共有711，929例意外死亡记录，县一级汇总的意外死亡总数和具体原因见表1。在意外死亡的四个主要原因中，交通事故是最常见的(占42.3%)，其次是坠落(22.89%)、意外伤害(13.2%)和溺水(12.75%)。在所有意外死亡中，63.64%发生在5至64岁的人，11.76%发生在65至74岁的人，19.39%发生在74岁以上的人。区域分析显示，极端高温往往在位于中低纬度沿海和西北内陆的县更高（图1A），意外死亡中约32.29%的病例来自中国大陆人口最稠密的东部地区，其次是西南部(19.30%)（图1B）。
图1 区域的温度和意外死亡人群特征分析
2. 暖季温度与意外死亡总数和特定原因意外死亡的关系
作者利用条件逻辑回归和分布滞后非线性模型分析了每日温度与总意外死亡和特定原因意外死亡之间的关联。结果显示，极端高温与当天的总意外死亡和特定原因的意外死亡相关，这些关联持续了3天（图S5）。作者通过比较给定温度和意外死亡风险最低的温度计算每日意外死亡率的优势比（OR），并在0到3天内累积，显示总意外死亡的OR为1.66(95% CI:1.57–1.75)。此外，温度和意外死亡之间的联系在地理上有所不同，最高的意外死亡风险出现在中国西北地区，OR值为2.17，而在中国南方这种关联程度较低，OR值为1.34（图2）。与特定原因意外死亡的关联分析显示，意外伤害具有最大OR值(5.64，95% CI:4.45–7.16)，其次是溺水(3.98，95% CI:3.26–4.88)和交通事故(1.27，95% CI:1.16–1.40)(图3)。
图2 总体和特定区域日平均气温和意外死亡总数的响应曲线
图3 暖季每日温度和特定原因意外死亡率的暴露反应曲线
3.
亚组分析
按年龄的亚组分析显示，对于总的意外死亡和交通事故及溺水死亡，观察到年龄在5-64岁之间的人有较高的风险，其次是年龄在65-74岁的人，而年龄在75岁及以上的人没有发现有统计学意义的联系。对于因意外伤害导致的死亡，65-74岁和5-64岁的人群有相似的OR估计值，而在74岁以上的人群中没有发现相关性。与5-64岁年龄组相比，年龄最大的年龄组(≥75岁)与跌倒死亡的相关性更强（图4）。按性别进行的亚组分析显示，极端高温与男性总意外死亡人数的相关性略高于女性，且这种趋势在交通事故、溺水和意外伤害造成的死亡中是一致的（图4）。
图4 亚组分析
3.
未来气候变暖情况下与高温有关的意外死亡人数的预测变化
作者使用预测的每日温度序列和从基线分析中获得的区域暴露-反应关系来预测与温度相关的超额意外死亡。结果显示，相对于2010年代的估计年均值，在1.5 ℃、2 ℃和3℃的变暖情景下，超额意外死亡估计分别增加2.91%、16.71%和33.59%。在2℃和3℃的变暖情景下，意外伤害导致的死亡预计将在所有四种意外死亡原因中增长幅度最大。相比之下，与交通相关的意外死亡增加幅度最小
图5 未来气候变暖情况下与高温有关的意外死亡人数的预测变化
小结
只用统计学手段就能完成一篇Top级别11分+的纯数据分析文章，看到别的团队蹭蹭蹭地发文，你是不是也迫不及待准备大展身手啦？把握住“环境”方向，做临床数据库分析或孟德尔随机化，发流行病学相关高分文章，不要太适合临床或公共卫生研究人员哟！感兴趣的话，快快行动起来吧！
