南昌大学二院又挖MIMIC发1区！上周才给南昌大学二院团队点赞，连续发表中科院1区，公共数据库被玩明白了！

⭕文章研究背景

TAVR（经导管主动脉瓣置换术）是治疗严重主动脉瓣疾病的重要手段，但术后患者的血糖管理对预后影响尚不明确。传统指标如空腹血糖、HbA1c存在局限性，而新兴指标——HGI（血红蛋白糖化指数）、SHR（应激性高血糖比率）和GV（血糖变异性）能否更精准预测患者死亡风险？这篇研究首次通过MIMIC-IV探索了这一问题。

⭕关键统计过程

·数据来源：

使用MIMIC-IV数据库（3342例TAVR患者）和单中心数据（122例）进行外部验证

排除重复入院、数据缺失及血糖测量不足的患者

·变量处理：

将HGI、SHR、GV按三分位数分组（Q1-Q3）

用随机森林插补处理缺失值（<10%）

·生存分析：

Kaplan-Meier曲线比较不同组别30天/365天生存率。

多因素Cox回归模型（分三阶段调整混杂因素：人口学→并发症→实验室指标+用药）。

·进阶分析：

限制性立方样条（RCS）探索非线性关系。

亚组分析（年龄、性别、BMI、合并症）和敏感性分析（剔除异常值、不同插补方法）。

⭕关键结果

·长期死亡率（365天）：

低HGI（Q2）风险↑48%（HR=1.48，P=0.025）

高SHR（Q3）风险↑63%（HR=1.63，P=0.006）

高GV（Q3）风险↑43%（HR=1.43，P=0.02）

·短期死亡率（30天）：

高SHR（Q3）**风险↑192%（HR=2.92，P=0.008）

·非线性关系：

GV与死亡率呈“S型”曲线，阈值19.03%（P=0.015）

⭕简要结论

HGI过低、SHR过高、GV过高是TAVR患者长期死亡的独立危险因素。

非糖尿病患者中，血糖波动（GV/SHR）对死亡风险影响更显著。

临床启示：术后需动态监测血糖变异性，制定个性化管理方案。

⭕思维分享

如何复刻这类研究？

选题方向：从临床矛盾出发（如“血糖控制目标争议”），结合新兴指标（HGI/SHR/GV）。

数据利用：公共数据库是低成本高性价比的选择，如有外部验证（如本文补充单中心数据），则能锦上添花。

统计设计：多阶段Cox模型逐步调整混杂因素，增强结果可信度。RCS分析能挖掘非线性关系，避免武断分组。

结果转化：将统计阈值（如GV=19.03%）转化为临床可操作的警戒值，提升实用性。