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3.3/Q1,血清维生素D水平与成人H型高血压死亡率的关联:NHANES数据库结合传统和机器学习方法的结果

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引言

今天,我们要聊的是一把解开健康谜题的‘金钥匙’——NHANES数据库!NHANES(美国国家健康与营养调查)是全球最权威的健康数据库之一,涵盖数万人的体检数据、饮食习惯、生活方式,甚至环境暴露指标。科学家们用它发现了肥胖与代谢疾病的关联,揭示了睡眠不足对心脏的危害,甚至追踪到了塑料微粒对人体的潜在影响……

但你知道吗?这些数据对你同样有价值!无论你是健康爱好者、科研人员,还是单纯想‘避坑’,NHANES都能给你意想不到的启示。接下来,我们将带你深挖这个宝藏数据库,看看它如何颠覆你对健康的认知!

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文献解读

标题血清维生素D水平与成人H型高血压死亡率的关联:NHANES数据库结合传统和机器学习方法的结果

发表期刊Digit Health

发表日期:20251225

影响因子3.3/Q1


研究背景

本研究旨在探讨血清维生素D(维生素D)水平与H型高血压成人死亡风险之间的关系,H型高血压是同型半胱氨酸(Hcy)水平升高的亚型。


研究方法

本回顾性分析利用NHANES 2001至2006年数据,考察维生素D和Hcy与高血压成人死亡率的关联(n=5459),随后对H型高血压进行了靶向分析(n=2276)。研究的主要终点为全因死亡率和心血管疾病死亡率,随访至2019年。进行了加权多变量Cox模型、中介分析、受限立方样条和机器学习验证。


研究结果


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血清维生素D水平与高血压参与者的死亡率及同型半氨酸的关联


共纳入5459名高血压患者。数据采用KNN方法推断,填补前后整体水平无显著变化(均为p > 0.05,见补充表2),显示补值方法的有效性。参与者根据Hcy是否为>10 μmol/L被分为非H型和H型高血压组。补充表3显示,H型高血压组的血清维生素D水平低于非H型组(p = 0.008)。与非H型组相比,H型高血压患者的全因死亡率和心血管疾病死亡率更高(logRank p < 0.001,补充图2及补充表4)。在完全调整模型中,作为连续变量分析的Hcy与全因死亡率和心血管疾病死亡率相关。与非H型组相比,H型组在全因死亡率和心血管疾病死亡率上的心率更高(补充表5)。同样,当维生素D作为连续变量建模时,也与全因死亡率和心血管疾病死亡率相关。与维生素D严重缺乏组相比,其他三类维生素D的全因死亡率和心血管疾病死亡率心率较低(补充表6)。

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H型高血压参与者的基线特征


我们进一步将分析重点放在H型高血压患者身上,以评估维生素D的影响。本分析共纳入2276例H型高血压患者。参与者的平均年龄为63.3岁±15.0岁,其中55%为男性(n = 1321)。在维生素D较高的组中,参与者更可能为男性、非西班牙裔白人、非吸烟者、非肥胖者及MVA患者(均为p < 0.05,见表1)。他们通常教育程度较高,收入水平更高,且更可能已婚或与伴侣同居(均为p < 0.05,见表1)。此外,他们的HEI和血清叶酸水平也更高(均为p < 0.05,见表1)。值得注意的是,维生素D水平较高的患者心衰竭患病率较低(p < 0.05,见表1)。然而,四组在年龄、酒精摄入、DM、血脂异常、先天性心脏病或中风方面无显著差异(均为p > 0.05,见表1)。

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血清维生素D与H型高血压参与者死亡率的关联


在2276名H型高血压患者中,中位随访为163(90,194)个月,累计1423人(52%)死亡,其中包括515人(18%)死于心血管原因(见表2)。KM生存曲线显示,维生素D水平较高的患者全因死亡率较低(logRank p = 0.018,见图2(A))。与其他维生素D组患者相比,心血管疾病死亡率较低,但差异未显著(logRank p = 0.053,见图2(B))。

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RCS分析结果


基于多变量调整模型3的RCS分析结果显示,维生素D与H型高血压患者全因或心血管疾病死亡率之间无非线性关系(见图3)。维生素D水平低与该人群中全因死亡率和心血管疾病死亡风险增加相关,这与加权Cox回归分析的结果一致。

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在H型高血压参与者中构建与生存相关的机器学习模型


通过LASSO回归在组中选择特征,识别出12个模型构建的预测变量,包括血清维生素D浓度(补充表9和补充图5)。图4(A)展示了列车集中五个机器学习模型的AUC值,图4(B)则展示了对应的验证集性能(见表3)。全因死亡率和心血管疾病死亡预测均实现临床显著准确性,Cox、RSF、GBM和Xgboost模型在时间评估中均维持AUC >0.8,iBrier评分<0.2(见表4及补充表10–17)。


文章小结

血清维生素D水平升高与高血压患者(包括H型高血压)的死亡率降低相关,严重缺乏(<25 nmol/L)风险显著增加。NHANES数据库像一面镜子,照出我们忽视的生活细节,也照亮了预防疾病的前路。今天为大家分享的文章纯公共数据挖掘+统计分析!如果你也想在临床方向发高分文章,不妨试试这个省钱省事又省力的思路吧~

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