吉大用NHANES再发1区，卷起来了！

上周才见刊一篇1区NHANES，吉大又来！一起看看吧！

⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5丨

⭕️研究背景：幽门螺杆菌（H. pylori）是一种普遍存在的病原体，可通过相对简单的医疗方法治愈，但其与心血管疾病（CVD）风险的潜在关联仍有争议。尽管胰岛素抵抗是CVD的一个已知独立风险因素，而甘油三酯-葡萄糖指数（TGI）作为胰岛素抵抗的可靠指标，目前尚不清楚TGI是否影响H. pylori感染与CVD之间的关系。本研究旨在探讨H. pylori血清阳性、TGI与CVD之间的关系，以及TGI在这一关联中的潜在作用。

⭕️研究方法（详见图2）：该研究使用了国家健康与营养检查调查（NHANES III, 1988–1994 和 NHANES, 1999–2000）的数据，进行了一项横断面和队列研究。研究对象为年龄≥18岁的参与者，通过酶联免疫吸附试验检测H. pylori-IgG抗体，并计算TGI。研究采用了逻辑回归模型评估TGI、H. pylori血清阳性和它们的交互作用对CVD风险的影响，并使用Cox比例风险模型计算全因死亡率（ACM）的风险比（HR）。此外，还进行了中介分析以评估H. pylori血清阳性和TGI对CVD发生和死亡风险的潜在影响。

⭕️研究结果：共有9,399名参与者，其中4,488人（47.75%）为H. pylori-IgG阳性，3,934人（41.86%）被诊断为CVD。在一般人群中，TGI ≥ 75百分位且H. pylori-IgG阳性的参与者患CVD的风险最高（OR=1.487；95% CI: 1.088–2.033）。在CVD患者中，TGI ≥ 75百分位且H. pylori-IgG阳性的患者ACM风险更高（HR=1.227；95% CI: 1.009–1.491）。中介分析表明，H. pylori通过TGI对CVD的发生（P_indir=0.004）和死亡（P_indir=0.004）有显著的中介效应。

⭕️文章总结：该研究基于NHANES数据库，探讨了H. pylori血清阳性、TGI与CVD之间的关系。结果显示，TGI ≥ 75百分位且H. pylori-IgG阳性的个体患CVD的风险最高，而在CVD患者中，这类个体的ACM风险也显著增加。中介分析进一步证实，H. pylori通过影响胰岛素抵抗间接增加了CVD的发生和死亡风险。因此，结合H. pylori血清学状态和TGI可以提高对CVD发生和相关死亡的预测能力，提示在临床实践中筛查和根除H. pylori可能有助于CVD患者的管理。

1. 数据来源与预处理

使用了国家健康与营养检查调查（NHANES III, 1988–1994 和 NHANES, 1999–2000）的数据。
纳入年龄≥18岁，进行H. pylori血清学检测并提供空腹血液样本的参与者。
排除没有TGI记录、CVD诊断、协变量数据或随访信息的人体，最终纳入9,399名参与者。

2. 协变量选择

收集人口统计学信息，包括年龄、性别、种族、贫困-收入比、教育水平和吸烟状况。
测量实验室指标，如糖化血红蛋白（HbA1c）、空腹血糖（FBG）、胰岛素、C反应蛋白（CRP）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL）和总胆固醇。
定义BMI、糖尿病状态、代谢综合征等变量，并根据相关标准分类。

3. 暴露变量与结局变量

主要暴露变量：TGI 和 H. pylori血清阳性状态。H. pylori血清阳性通过酶联免疫吸附试验（ELISA）检测H. pylori-IgG抗体确定。
主要结局变量：CVD（包括冠心病、心肌梗死、中风、充血性心力衰竭、心绞痛和高血压）和全因死亡率（ACM）。

4. 分组与分类

根据TGI的第75百分位数将参与者分为两组：TGI ≥ 75百分位和 TGI < 75百分位。
根据H. pylori-IgG抗体状态将参与者分为两组：H. pylori阳性和 H. pylori阴性。
最终将参与者分为四组：TGI ≥ 75百分位 & H. pylori阳性，TGI ≥ 75百分位 & H. pylori阴性，TGI < 75百分位 & H. pylori阳性，TGI < 75百分位 & H. pylori阴性。

5. 逻辑回归分析

使用加权单变量和多变量逻辑回归模型评估TGI、H. pylori-IgG抗体及其组合与CVD之间的关系，计算比值比（OR）及其95% CI。
协变量包括性别、年龄、种族、贫困-收入比、吸烟状况、饮酒状况、BMI、糖尿病状态和HDL。

6. 生存分析

使用Cox比例风险模型评估TGI、H. pylori血清阳性和ACM之间的关系，计算风险比（HR）及其95% CI。
通过Kaplan-Meier曲线和对数秩检验比较不同组别的生存率。
使用限制性立方样条（RCS）曲线进一步探讨TGI、H. pylori血清阳性和ACM之间的潜在非线性关系。

7. 亚组分析

按糖尿病病前期、糖尿病、肥胖和代谢综合征对CVD患者进行分层，使用加权多变量Cox回归分析评估TGI、H. pylori血清阳性和死亡风险之间的关系。

8. 中介分析

使用中介分析方法评估H. pylori血清阳性通过TGI对CVD发生和死亡风险的间接影响。
中介分析包括四个步骤：
1. 验证H. pylori血清阳性与CVD发生或死亡之间的总效应（Model Y= βTot X）。
2. 建立H. pylori血清阳性与TGI之间的关联（Model M= β1 X），其中β1表示间接效应。
3. 确定调整后的CVD发生或死亡部分（Model Y= β2 M+ βDir X），其中β2表示间接效应，βDir表示直接效应。
4. 计算中介效应的百分比：中介效应（%）= (β1 × β2 / βTot) × 100%。