2023年郑老师多门科研统计课程：多次直播，含孟德尔随机化方法     

近年来，使用美国营养健康（NHANES）数据的文章中，有一类统计学方法异军突起，我称之为回归三板斧，即在统计学设计上同时建立广义线性回归，加权位数和回归以及贝叶斯核机回归三种模型，对比结果比较优劣，再进行综合的分析讨论，得出较为严谨详实的结果。

上一期，回归三板斧 | 三种回归模型探讨化学物暴露与肥胖的关联（抓紧上车！），我们开启了回归三板斧的介绍，这期开始填坑了，本次将结合文章介绍回归三板斧第一招：广义线性回归。
2023年4月，一篇题为：Emerging healthy lifestyle factors and all-cause mortality among people with metabolic syndrome and metabolic syndrome-like characteristics in NHANES的研究论文发表于《J Transl Med》，本文为中国学者写作，文章属于中科院分区二区，2023年IF=7.4。
这项研究利用美国营养健康（NHANES）的数据，通过广义线性回归，研究了生活方式与代谢综合征之间的关系。结果表明，坚持新兴的健康生活方式可以降低代谢综合征以及代谢综合征样特征患者的全因死亡风险;分数越高，保护效果越明显。

摘要与主要结果

一、摘要
背景：综合生活方式对健康的影响引起了广泛关注。目前尚不清楚在代谢综合征和类似特征的个体中，遵循低风险健康生活方式因素是否具有保护作用。我们旨在探讨整体生活方式评分在代谢综合征和类似特征个体中是否以及在多大程度上降低全因死亡风险。
方法：总共有6934名参与者来自2007年至2014年的全国健康与营养调查(NHANES)。根据吸烟、饮酒、体育活动、饮食、睡眠时间以及久坐行为信息，构建了加权的健康生活方式评分。采用广义线性回归模型和限制性立方样条图进行分析，研究健康生活方式评分与全因死亡之间的关联。
结果：与相对较低健康生活方式评分的参与者相比，在代谢综合征人群中，中等健康生活方式评分组的风险比（RR）为0.51（RR = 0.51，95% CI 0.30–0.88），高分组为0.26（RR = 0.26，95% CI 0.15–0.48）。性别差异仍然存在。在女性中，中等和高分组的RR分别为0.47（RR = 0.47，95% CI 0.23–0.96）和0.21（RR = 0.21，95% CI 0.09–0.46）。相比之下，男性中健康生活方式的保护效应在高分组中更为明显（RR = 0.33，95% CI 0.13–0.83），而在女性中更可能出现保护效应。在年龄小于65岁的人群中，健康生活方式对死亡的保护效应更为显著。无论是一个代谢综合征因子还是多个因子的组合，较高的生活方式评分均与更显著的保护效应相关。另外，新兴健康生活方式的保护效应比传统生活方式更为显著。
结论：遵循新兴的健康生活方式可以降低代谢综合征和代谢综合征类似特征的人群全因死亡的风险；评分越高，保护效应越明显。我们的研究强调了生活方式改变作为一种非药物治疗方法的高度有效性，值得进一步推广。

二、研究结果

1. 研究人群的基线资料

该研究共纳入了6934名参与者。总计记录了295例死亡事件。根据他们的加权健康生活方式评分，将其分为三组：低分组（n=2561，36.93%），中等分组（n=2076，29.94%）和高分组（n=2297，33.13%）。研究参与者的基线特征如表1所示。与低生活方式评分组相比，高生活方式评分组年龄较大的比例较高。在人口分布方面，非西班牙裔白人占比最大。最低收入比在最低健康生活方式评分组中出现，表示贫困水平最高。低生活方式评分组的大专及以上学历人群比例最低。随着评分的增加，吸烟者的比例降低。高分组中没有吸烟者。在三个组中，随着评分增加，饮食和久坐行为的变化最为显著。

2.广义线性回归

在随访期间，记录了129例死亡事件。根据代谢综合征的定义，我们最终纳入1697名个体进行分析，通过进行广义线性回归分析探索加权健康生活方式评分与全因死亡率之间的关联。如表2所示，在模型1中，在调整年龄和性别后，与相对较低健康生活方式的参与者相比，中等组的相对风险（RR）为0.51（RR = 0.51，95% CI 0.30-0.88），高组为0.26（RR = 0.26，95% CI 0.15-0.48）。在模型2中，调整了年龄、性别、种族、教育和PIR后，中间组与低分组相比，RR为0.55（RR = 0.55，95% CI 0.32-0.94），高分组为0.27（RR = 0.27，95% CI 0.15-0.48）。在模型3中，额外调整了HbA1c％水平后，中等组的多变量调整RR为0.56（RR = 0.56，95% CI 0.33-0.97），高组为0.26（RR = 0.26，95% CI 0.14-0.47）。

3.亚组分析

性别和年龄分层分析得到了类似的结果。健康生活方式对任何原因导致的相对死亡风险的影响在女性中更为明显。如表2（见上）所示，在女性中，与低分组相比，模型1中中等分数组和高分数组的RR分别为0.47 (RR = 0.47, [95% CI 0.23–0.96])和0.21 (RR = 0.21, [95% CI 0.09–0.46])。当调整额外协变量时，只有高分数组的RR具有统计学意义，模型2中为0.21 (RR = 0.21, [95% CI 0.09–0.47])，模型3中为0.19 (RR = 0.19, [95% CI 0.08–0.44])。在男性分析中，健康生活方式的保护作用仅在高分数组中更为明显（模型1：RR = 0.33, [95% CI 0.13–0.83]；模型2：RR = 0.35, [95% CI 0.14–0.88]；模型3：RR = 0.33, [95% CI 0.13–0.85]）。我们根据参与者是否年龄在65岁以下或65岁以上将其分为两组，并进行分层分析。在年龄低于65岁的人群中，健康生活方式对死亡的保护效果比年龄在65岁以上的人群更为明显。此外，年龄越大，需要具备显著的保护作用所需的生活方式得分也越高。

4.生活方式与类似代谢综合征个体的关联

参与者具有代谢综合征特征，即以下四个特征之一或其中两个、三个或四个的组合，并作为分析对象。我们在这15个群体中进行了整体人群和按性别分层的分析。如图2和图3所示，总体上，较高的生活方式得分与更明显的保护效果相关，无论是否存在代谢综合征因素或几种因素的组合，男性和女性都适用。在血脂异常和高血压群体中，只有高分组的全因死亡风险降低，风险比为0.29（RR = 0.29，95% CI 0.16–0.51）和0.53（RR = 0.53，95% CI 0.33–0.85）。在中心性肥胖群体中，中高分数组的结果没有统计学显著性。有趣的是，在高血糖群体中，高分组的风险比（RR = 0.43，95% CI 0.22–0.84）高于中分组（RR = 0.26，95% CI 0.12–0.59）。大多数情况下，女性患者更容易取得显著的结果。当患者同时具有中心性肥胖和高血压的两个特征时，差异没有统计学显著性。当患者具有代谢综合征的三个特征时，高分组的风险比较中低分组更低。

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