研究人群与诊断分组
确定NAFLD和MASLD人群并建立队列
从UKB、NHANES和Pudong队列中根据FLI或超声诊断脂肪肝,结合饮酒量和代谢因素定义NAFLD/MASLD。
Comparative performance of insulin resistance-related indices in predicting adverse cardiovascular events among individuals with NAFLD and MASLD: a multi-center cohort study
包含三个独立前瞻性队列(UKB、NHANES、Pudong),采用多变量Cox模型、RCS、时间依赖ROC、线性回归及中介分析,并进行了敏感性分析和亚组验证。
UK Biobank队列 NHANES队列 中国浦东队列
NAFLD和MASLD的诊断标准:FLI≥60或超声,以及MASLD的代谢心血管危险因素阈值 七个IR相关指标的计算公式 多变量Cox模型中的协变量调整 3年预测的AUC值 中介分析中氧化应激(UA、UHR)、表型衰老和炎症标志物(CRP、中性粒细胞、单核细胞、淋巴细胞计数)的测量
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
确定NAFLD和MASLD人群并建立队列
从UKB、NHANES和Pudong队列中根据FLI或超声诊断脂肪肝,结合饮酒量和代谢因素定义NAFLD/MASLD。
量化IR相关代谢指标
根据公式计算TyG、TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHTR、AIP、METS-IR和CMI。
检验各指标与CVD发生率及死亡率的关系
采用多变量Cox比例风险模型,按三分位数分析,调整协变量,并检验非线性关系。
探讨最佳指标与脑结构变化的关联
利用UKB神经影像数据,对TyG-WC和TyG-WHTR与皮层/皮层下体积进行线性回归分析。
检验氧化应激、表型衰老和炎症标志物的中介作用
使用中介分析评估UA、UHR、表型年龄加速和炎症标志物对IR指标与CVD死亡率关联的中介比例。
验证主要发现的稳健性
进行多项敏感性分析,包括额外调整糖尿病和降脂药、排除早期事件、MASLD而非NAFLD亚组、MRI-PDFF确认脂肪肝、多重插补、正常BMI亚组和Fine-Gray竞争风险模型。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | R软件 | 文中未明确说明 | version |
| SAS软件 | 文中未明确说明 | version | |
| 脑影像采集 | 西门子Skyra 3T扫描仪 | Siemens | -- |
| 脑影像处理 | FreeSurfer | -- | -- |
| 血液指标检测 | 免疫比浊法 | 文中未明确说明 | -- |
| 酶动力学法 | 文中未明确说明 | -- | |
| 自动血液学分析仪 | 文中未明确说明 | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 研究人群定义 | NAFLD和MASLD的诊断标准:FLI≥60或超声,酒精摄入阈值,代谢心血管危险因素阈值 阅读提示:Materials and methods, 定义NAFLD和MASLD |
| 指标计算 | TyG、TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHTR、AIP、METS-IR和CMI的具体计算公式 阅读提示:Materials and methods, 定义TyG相关指数、AIP和CMI |
| 统计模型 | Cox模型中协变量调整:年龄、性别、种族、教育、收入、吸烟、饮酒、TC、高血压;RCS结点数;时间依赖ROC的时间点 阅读提示:Materials and methods, 统计分析 |
| 脑结构分析 | 脑图像采集参数(Siemens Skyra 3T,32通道头线圈),图像处理流程(FreeSurfer),调整变量(年龄、性别、扫描位点),显著性阈值(Bonferroni校正) 阅读提示:Materials and methods, 脑影像 |
| 中介分析 | 中介变量:UA、UHR、表型年龄加速、CRP、中性粒细胞、单核细胞、淋巴细胞计数;调整的协变量;中介比例的估计方法 阅读提示:Materials and methods, 氧化应激、表型衰老和炎症标志物定义;统计分析中中介分析部分 |