挑战的第二天，我们的主要任务是深入了解NHANES数据库的结构并进行数据提取。无论是NHANES、MIMIC还是eICU，掌握数据库的存储结构是利用这些公开数据库的第一步。 NHANES数据库的特点：1. 数据获取简单：在“数据为王”的时代，NHANES数据库的这一特点显得尤为重要。一旦了解了数据结构，数据清洗也会变得更加容易。2. 数据周期性：NHANES数据库每两年进行一次调查并上传数据，每个周期包括人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data。其中，Limited Access Data需要申请使用，但前五个板块的数据已经足够我们发表相关的SCI文章。3. 数据文件：每个周期的数据集都包含Doc File和Data File。Doc File提供了数据集的基本介绍，如每一列指标的含义、测量方法及数据中的编码说明。Data File则是实际的数据文件，可以通过R或SPSS等工具打开。数据提取示例：以我关注的TyG指标为例，TyG是一个复合指标，计算公式为\[ \text{TyG} = \ln(\text{TG (mg/dL)} \times \text{FBG (mg/dL)} / 2) \]。我需要从实验室数据中下载TG（甘油三酯）和FBG（空腹血糖）数据，然后通过上述公式进行计算。 数据提取策略：1. 下载Doc…

今天给大家分享一篇在 2024年1月发表在《Environ Health》（1区，IF=5.3）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2007–2016年的数据，探讨了镉（Cd）和铅（Pb）对糖尿病肾病（DKD）之间的关系。暴露：本研究的暴露变量是参与者体内的铅（Pb）和镉（Cd）水平，这些数据是通过血液和尿液样本中的测量得到的。具体来说，研究考察了血铅（BPb）、血镉（BCd）、尿铅（UPb）和尿镉（UCd）的水平。铅和镉主要来自环境污染源，如工业排放、烟草烟雾和污染的饮食。在糖尿病患者中，这些重金属的积累可能因代谢变化而增加其对肾脏的毒性作用。结局：研究的主要结局是糖尿病肾病（DKD），这是一种糖尿病并发症，表现为肾功能衰退，通常通过尿白蛋白排泄率和/或估算肾小球滤过率（eGFR）来诊断。

师弟师妹持续产出文章中

由光速科研发起的《光速科研SCI写作投稿训练营-30天成稿第一篇|光速攥写任意类型Sci系统方法论|GBD数据库挖掘|孟德尔随机化|Nhanes | Meta分析|case report|Letter速成班》第11期还有3天就要开课啦，本月重磅更新GBD数据库挖掘全部成文方案，助力师妹师弟冲击IF10+，前10期好评如潮，平均成稿2-3篇~适用对象:所有年级(本科、硕士、博士)、所有阶段(医生、护士、基础、预防、公卫医学科研人员)的医学相关人员

作为一名医学生，我最近被安排前往西藏的科室。在漫长的旅途中，我不禁思考：临床实践和科学研究，究竟哪个更为重要？尽管我暂时没有答案，但我清楚一点，那就是发表文章的脚步不能停歇。因此，在拉萨，我决定发起一项新挑战——在七天内完成一篇基于NHANES数据库的SCI论文。 挑战第一天：明确目标期刊并进行初步检索NHANES数据库是一个宝库，包含了丰富的横断面调查数据，如人口统计学、饮食数据、体格检查和实验室数据等。利用这类公开数据库进行研究的难点在于选题的时效性。一旦有了想法，就必须迅速行动。只要确认了研究的可行性，数据提取和分析便只是体力活。 选题策略：1. 确定目标期刊：我首先需要确定目标期刊，并深入阅读该期刊的文献。例如，Cardiovascular Diabetology杂志对TyG（甘油三酯-葡萄糖指数）这一指标表现出浓厚的兴趣，这也是我此次挑战想要研究的指标。 2. 初步检索：我使用“NHANES and Triglyceride-glucose index”作为关键词进行了初步检索，发现已有132篇相关文献，且大多为高分文章。 3. 深入分析：作为心内科的一员，我进一步提取了这些文献中的X和Y变量，发现我关注的Y变量尚未有研究涉及。因此，我决定将Cardiovascular Diabetology作为目标期刊，并深入了解该杂志的风格。 4. 目标期刊研究：Cardiovascular Diabetology不仅是一个高影响力的杂志，其最新的影响因子达到了1区8.5分。这进一步坚定了我选择该期刊的决心。 挑战内容：我将挑战研究TyG与一个心血管指标Y的相关性。为此，我下载了几篇类似的文献，深入学习目标期刊的风格和要求。通过这种方式，我希望能够更深入地理解NHANES数据库，并探索其在心血管疾病研究中的潜力。让我们一起踏上这段探索NHANES数据库的旅程吧！