NHANES数据库使用

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该数据库所涉及的参与者的死亡状况 ：Data Access - National Death Index (cdc.gov)

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TyG对CVD的影响研究（文献学习）

文章介绍

背景

尽管研究已经证明了甘油三酯-葡萄糖 （TyG） 指数对心血管疾病 （CVD） 和心血管死亡率的价值，但很少有研究表明 TyG 指数与年轻糖尿病患者的全因或心血管疾病死亡率相关。本研究旨在调查美国年轻糖尿病患者 TyG 指数与全因和 CVD 死亡率之间的关联。

方法

我们的研究从 2001-2018 年国家健康和营养检查调查 （NHANES） 中招募了 2440 名年轻的糖尿病患者。死亡率结果通过链接到截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数 （NDI） 记录来确定。Cox回归模型用于研究年轻糖尿病患者TyG指数与死亡率之间的相关性。采用「限制性立方样条」(Restricted cubic spline，RCS)分析了TyG指数与死亡率的非线性关联，并构建了拐点两侧的两段Cox比例风险模型。

结果

在中位随访期为8.2年，观察到332例全因死亡和82例心血管疾病死亡。基于RCS，发现TyG指数与年轻糖尿病患者的全因死亡率和CVD死亡率呈U型相关，阈值分别为9.18和9.16。当TyG指数低于阈值时（TyG指数<全因死亡率为9.18，CVD死亡率<9.16），其与全因死亡率和CVD死亡率的相关性不显著。当TyG指数高于阈值时（TyG指数≥全因死亡率为9.18，CVD死亡率≥为9.16），与全因死亡率和CVD死亡率呈显著正相关（HR 1.77，全因死亡率95%CI 1.05-2.96，CVD死亡率HR 2.38,95%CI 1.05-5.38）。

结论

我们的结果表明，在美国年轻糖尿病患者中，TyG 指数与全因和 CVD 死亡率之间存在 U 型关联，CVD 和全因死亡率的阈值分别为 9.18 和 9.16。

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RCS分析学习

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临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，限制性立方样条(Restricted cubic spline，RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。

（关于RCS：所谓样条是处理局部甚至全局非线性关系的一种方法、自变量x与因变量y之间存在非线性关系、传统的直接线性拟合的方法失效，好了那么分段逐步拟合就OK，就是解决这么个问题，所以理论上分类回归都可以用了。最后，分类和回归本质上是一家、只不过一个目标是连续、一个目标是离散而已。）

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参考文献：

Association between the triglyceride-glucose index and all-cause and CVD mortality in the young population with diabetes - PubMed (nih.gov)