1区8.5分！哈佛大学公共卫生学院Charls数据库发表Tyg指数和hsCRP与心血管疾病的文章~
一、文章内容解读
1. 研究背景
研究主题： 本研究探讨了甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数和高敏感性C反应蛋白（hsCRP）与心血管疾病的联合关联。
研究意义：TyG指数作为胰岛素抵抗的替代标记，以及系统性炎症均是心血管疾病的预测因子，但两者的共同暴露和对心血管疾病的相对贡献尚不清楚。本研究旨在评估TyG指数和hsCRP与心血管疾病事件的联合和相互关联。
2. 研究方法
数据来源：数据来自中国健康和退休纵向研究（CHARLS），这是一个全国性的成年人口基础队列研究。
参与者信息：研究包括8658名45岁及以上的参与者，他们在2011年基线时无心血管疾病。
指标计算：TyG指数计算公式为Ln[fasting triglyceride (mg/dL) × fasting glucose (mg/dL)/2]，hsCRP基于免疫透射比浊法测定。
统计分析和方法：使用Cox比例风险回归和中介分析。数据以均值和标准差（SD）表示连续变量，频率和百分比用于分类变量。使用χ2检验或方差分析进行基线特征比较。计算了每1000人年的CVD事件发生率，并使用多变量调整的Cox比例风险模型计算风险比（HR）和95%置信区间（CI）。
3.研究结果
TyG指数和hsCRP水平分布：
在基线时，1826（21.1%）参与者仅有TyG指数升高，1917（22.1%）仅有hsCRP升高，2503（28.9%）两者均升高。
心血管疾病发病率：
在随访期间，2606（30.1%）人发展为心血管疾病，包括2012（23.2%）心脏病病例和848（9.8%）中风病例。
发病率在不同TyG和hsCRP水平的组别中有所不同：低TyG和低hsCRP水平的参与者心血管疾病发病率为41.5/1000人年，而高TyG和高hsCRP水平的参与者为59.2/1000人年。
Kaplan-Meier曲线：
图1展示了总体研究参与者心血管疾病的累积发病率。曲线显示，随着时间的推移，高TyG和hsCRP水平的参与者心血管疾病的累积发病率更高。
附加文件1图S3展示了冠状动脉疾病和中风的累积发病率。这些图表进一步证实了高TyG和hsCRP水平与心血管疾病风险增加的关联。
风险比（HR）：
表2显示了TyG指数和hsCRP与心血管疾病事件的关联。在调整了潜在混杂因素后，仅hsCRP升高、仅TyG升高和两者均升高的参与者与低hsCRP和TyG指数的参与者相比，心血管疾病的风险分别增加了19.3%、16.8%和30.0%。
对于冠心病，结果类似；而对于中风，只有同时具有较高TyG和hsCRP水平的参与者风险显著增加。
年龄组分析：
图2和 附加文件1图S4显示了TyG指数和hsCRP对心血管疾病发病风险的影响在不同年龄组中的差异。结果显示，这种联合效应在70岁及以下的人群中更为显著。
中介效应：
图3总结了TyG和hsCRP对心血管疾病事件的相互中介效应。高hsCRP显著中介了13.4%的高TyG指数与心血管疾病事件之间的关联，而TyG同时中介了7.9%的高hsCRP与心血管风险之间的关联。
这些结果强调了TyG指数和hsCRP在心血管疾病风险评估中的联合效应，以及它们在心血管疾病一级预防中的潜在临床意义。通过这些详细的结果和图表解读，我们可以更清晰地理解TyG指数和hsCRP在心血管疾病风险评估中的作用。
4. 结论
研究发现：TyG指数和hsCRP的联合暴露显著增加了心血管疾病的风险，尤其在70岁以下的人群中更为明显。
临床意义：强调了TyG指数和hsCRP在心血管疾病风险分层和一级预防中的联合评估的重要性。
二、统计学知识点梳理
数据描述：使用均值和标准差描述连续变量，频率和百分比描述分类变量。
基线特征比较：使用χ2检验或方差分析比较不同TyG指数和hsCRP水平的参与者的基线特征。
生存分析：使用Cox比例风险模型计算风险比（HR）和95%置信区间（CI），考虑时间到事件框架。
比例风险假设检验：使用Schoenfeld残差检验比例风险假设。
中介分析：评估TyG指数和CVD事件之间的直接和间接关联，通过hsCRP作为中介变量。
多重插补：对缺失数据进行多重插补，使用‘mice’包进行处理。
C-统计量：评估TyG指数和hsCRP的预测能力，通过结合TyG和hsCRP稍微提高C-统计量。
三、如何快速开展这类研究
第一步：明确研究主题
确定研究的关键问题，例如TyG指数和hsCRP与心血管疾病的关联。
第二步：设计研究方案
确定研究设计，如纵向队列研究，并定义研究的纳入和排除标准。
第三步：参与者选择
根据研究设计，从目标人群中选择参与者，确保他们符合纳入标准。
第四步：计算和定义变量
确定并计算主要的暴露变量（如TyG指数和hsCRP）和结果变量（如心血管疾病事件）。
第五步：数据分析方法
选择合适的统计方法，如生存分析和中介分析，来处理数据和测试假设。
第六步：结果解读
解释统计分析的结果，评估暴露变量和结果变量之间的关系。
第七步：撰写研究报告
根据研究结果撰写报告，包括背景、方法、结果和结论，并讨论其临床意义。
