1个多月接收，24分+孟德尔随机化！双疾病分析这么做，0实验发高分就是如此简单！
首先，这两个方向都是近期爆火的发文途径，只需公共数据库分析、0实验验证、性价比高；并且选题方向与临床问题、流行病学更相近、更适合临床医生去研究；更重要的是MR和临床数据库分析目前还比较容易发高分。其次，将热点主题“双疾病”与爆火分析方向“MR或临床数据库分析”强强联合，热度叠加，创新性爆棚，更容易发到10分+级别文章！
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题目：哮喘和冠心病事件:一项观察性和孟德尔随机化研究
杂志：European Respiratory Journal
影响因子：IF=24.3
发表时间：2023年11月
公众号回复“123”获取文献，文献编号：231118
研究背景
大量基于人群的观察研究表明，哮喘被认为是冠心病（CHD）的危险因素，性别改变了这一风险，并且迄今观察到的关联可能不是因果关系，这些结论可能受到方法学的限制，比如小样本量、缺乏对关键混杂因素(如吸烟、肥胖）的调整、高研究异质性以及在诊断能力不同于当前医学的情况下使用几十年前的数据。为了克服这些问题，该研究采用了“三角测量法”，利用不同的方法和不同的潜在偏差来增强对研究结果的信心。
研究方法
1. 观察性研究
观察性研究收集来自CPRD数据库的2004年1月1日至2019年期间的成年人（≥18岁）数据，并将数据链接至医院发病统计数据（英国住院数据）和国家统计局死亡率数据。作者首先针对人群数据进行了一项匹配队列研究：按照出生年份、性别和全科医生（GP）操作，将哮喘患者1:1与从所有其他患者中随机抽取的“一般人群”进行匹配。哮喘被定义为从研究开始起≤3年内出现至少两种经验证的哮喘。结果为冠心病事件（CHD），采用 ICD-10 编码 I21-I23，即入院或死亡。采用了多变量分层Cox比例风险模型，按匹配集分层，以研究时间为时间尺度，评估哮喘与冠心病事件之间的相关性，主要有两种模型：“模型1”针对身体质量指数、社会经济地位、吸烟、特应性和哮喘恶化进行了调整；“模型2”针对全科医生咨询进行额外调整。
2. 孟德尔随机化研究
本研究从UK Biobank和TAGC数据库获得了哮喘的GWAS数据，从UK Biobank和CARDIoGRAM获得了冠心病的GWAS数据。作者使用MR研究分析哮喘和冠心病的因果联系。以哮喘作为暴露，冠心病作为结局，选择与暴露（哮喘）相关的64个SNPs作为工具变量，通过反向方差加权（IVW）荟萃分析和调整多效性的方法来评估哮喘对冠心病的影响。对于每一个SNP，获得两组遗传关联估计值，用于其与哮喘的关联（“GX”估计值）和与CHD的关联（“GY”估计值），然后从GX和GY得出哮喘对CHD的因果效应估计值。
MR研究设计图
主要结果
1. 观察性研究
1）参与者基线特征
研究共纳入1522910例患者（761455例哮喘；761455一般人口），平均年龄35.7岁，女性占比56.5%。哮喘患者中肥胖（22.5%对17.9%）、经常吸烟（63.3%对58.0%）和特应性（41.2%对19.5%）的比例较高（表1）。
表1参与者基线特征
2）哮喘与冠心病的关系
作者采用多变量分层Cox比例风险模型评估哮喘与冠心病事件之间的相关性，结果显示，在模型1中，哮喘患者发生CHD的风险增加6%，但在模型2中调整医疗行为后风险没有增加（图1）。作者又在模型2中调整了哮喘严重程度以评估哮喘严重程度对哮喘与冠心病相关性的影响，结果发现哮喘严重程度不会混淆哮喘与CHD之间的无关联性（表S6）。
图1 哮喘与冠心病的关系
表S6 调整哮喘严重程度后哮喘与冠心病的关系分析
2. MR分析
MR分析利用IVW 荟萃分析和调整多效性的方法来评估哮喘对冠心病的影响。结果显示，没有发现证据表明哮喘与冠心病有因果关系。虽然发现了多效应的统计学证据，但在排除可能的多效应 SNPs 后，结果并没有改变。并且在使用对多效性具有稳健性的方法（包括 IVW-RE、MR-Egger、WBM 和 WMM）时，结果同样是没有因果关系（图2）。在按性别分层的MR分析中，同样未发现男性或女性哮喘与冠心病存在因果关系（表S10）。
图2 哮喘与CHD的MR分析
表S10 按性别分层的MR分析
小结
这篇文章首先选择了双疾病分析方向，进行临床数据库观察性研究和孟德尔随机化分析，选题切入角度和分析设计创新性都很高，再加上双疾病方向、临床数据库分析、MR分析本身的高关注度，直接一把拿下24分+纯生信文章，不到2个月就接收，这发文周期、这性价比还等什么！还在犹豫观望的朋友，脚步要快一点了，随着这两类文章的爆发，高分文章的发文难度肯定会变大，尽早上车才好拿高分呀！
