如何打造一个成功的自媒体门户网站，实现网站的留白策略？

网站留白,1 建设好自媒体门户网站,电子图书网站开发的目的,网页设计素材和制作教程书接上回#xff0c;应各位临床或在科室的小伙伴们需求#xff0c;除了多组学和算法开发外#xff0c;插播关于临床护理方向的数据挖掘#xff0c;今天分享两篇NHANES的分析文献。 1、时依中介分析 DOI#xff1a; 10.1186/s12933-024-02191-5 整体思路 基于 NHANES 数据… 书接上回应各位临床或在科室的小伙伴们需求除了多组学和算法开发外插播关于临床护理方向的数据挖掘今天分享两篇NHANES的分析文献。 1、时依中介分析 DOI 10.1186/s12933-024-02191-5 整体思路 基于 NHANES 数据库2009-2014研究了中性粒细胞与淋巴细胞比值NLR与高血压患者全因死亡率及心血管死亡率之间的关系。研究共纳入 3067 名高血压患者通过随访 92 个月 的数据发现 NLR 的升高与死亡风险呈正相关。 生存分析 采用 Kaplan-Meier 方法绘制生存曲线用 Log-Rank 检验组间差异。Cox 回归模型 多变量加权 Cox 比例风险模型评估 NLR 与全因死亡及心血管死亡的关联。非线性分析 使用限制性三次样条RCS探讨 NLR 与死亡风险的非线性关系。预测能力 使用 ROC 曲线和时间相关 AUC 评估 NLR 的死亡预测能力。中介分析 探讨肾小球滤过率eGFR在 NLR 与死亡风险之间的中介作用。 变量 年龄、性别、种族、教育水平、吸烟状况、体重指数 (BMI)、糖尿病、心血管疾病 (CVD) 史、糖化血红蛋白 (HbA1c)、高密度脂蛋白胆固醇 (HDL)、低密度脂蛋白胆固醇 (LDL)、总胆固醇 (TC)、甘油三酯 (TG) 和估计肾小球滤过率 (eGFR) 结果 通过限制性三次样条可视化NLR 与高血压患者全因死亡率 ( A ) 和心血管死亡率 ( B ) 之间的关联。风险比根据年龄、性别、种族、BMI、吸烟状况、教育水平、糖尿病、心血管疾病史、HDL、LDL、TG、TC、HbA1c 和 eGFR 进行了调整 NLR 值较高 3.5和较低≤ 3.5的生存率 Kaplan–Meier 曲线。A全因死亡率B心血管死亡率 用于预测全因死亡率 A、B和心血管死亡率C、D的 NLR 的时间相关 ROC 曲线和时间相关 AUC 值95% 置信区间 eGFR 对 NLR 与生存率之间关系的中介作用A全因死亡B心血管死亡。根据年龄、性别、种族、BMI、吸烟状况、教育水平、糖尿病、心血管疾病史、HDL、LDL、TG、TC 和 HbA1c 进行调整 2、Cox生存RCS分析 DOI 10.1186/s12933-024-02173-7 整体思路 NHANES 数据库2001-2018 和美国国家死亡指数NDI探讨了三种胰岛素抵抗IR替代指标HOMA-IR、TyG 指数和 TyG-BMI 指数与冠心病CHD合并高血压患者全因死亡率之间的关系。通过对 1126 名患者 长达 76 个月的随访数据分析发现 HOMA-IR 是全因死亡率的可靠预测因子且其与生存率的关系呈 U 型曲线。 三类指标计算HOMA-IR: 基于空腹血糖和胰岛素TyG 指数: 基于甘油三酯和空腹血糖TyG-BMI 指数: TyG 指数与 BMI 的乘积。 Cox 回归模型: 评估不同 IR 替代指标与全因死亡率的线性关系。RCS 分析: 探讨 IR 替代指标与生存状态之间的非线性关系并确定临界点。分段 Kaplan-Meier 分析: 验证 HOMA-IR 的分段效应。模型评估: 使用 ROC 曲线和 AUC 值评估预测能力并进行分层和交互作用分析。 变量 人口统计学数据包括年龄、性别、种族、教育水平、婚姻状况和收入-贫困率 (PIR)。病史信息包括糖尿病、癌症、心力衰竭、中风、慢性阻塞性肺病 (COPD)、使用降血糖和降脂处方药、吸烟、BMI、腰围和臀围。实验室血液检查数据包括低密度脂蛋白胆固醇LDL-C、高密度脂蛋白胆固醇HDL-C、总胆固醇TC、丙氨酸氨基转移酶ALT、白蛋白、碱性磷酸酶ALP、天冬氨酸氨基转移酶AST、尿素氮、肌酸激酶CK、肌酐Cr、γ-谷氨酰转移酶GGT、乳酸脱氢酶LDH、铁、磷、钾、钠、钙、总胆红素、尿酸、糖化血红蛋白HbA1c、血红蛋白Hb、血小板计数和白细胞计数WBC 结果 不同 IR 替代指标与全因死亡率之间的非线性关系。图中红线表示 Log(HR)蓝线表示 95% 置信区间。A HOMA -IRB TyG 指数C TyG-BMI 指数 分段 HOMA-IR 生存曲线。