构建分析队列
为了评估癌症幸存者中CVD患病率的趋势和独立关联,构建具有全国代表性的趋势队列和关联队列。
使用2016-2024年BRFSS数据,构建趋势队列(2016-2024,n=3,642,415)和关联队列(2017、2019、2021、2023,n=829,958)。排除孕妇、年龄<18岁、缺失关键变量者。
Persistent Cardiovascular Burden and Independent Association Among Cancer Survivors in the United States, 2016 to 2024
研究基于大规模全国代表性横断面调查数据,采用Joinpoint回归和IPTW方法进行关联分析,并进行了亚组和敏感性分析,但缺乏纵向随访和机制验证。
美国成年人(BRFSS调查人群) 癌症幸存者 无癌症对照组
癌症幸存者定义:自报癌症病史,排除非黑色素瘤皮肤癌 心血管疾病结局:心肌梗死、冠心病或卒中的复合诊断 调整变量:年龄、性别、种族、教育、收入、吸烟、饮酒、体育活动、BMI、高血压、高胆固醇、糖尿病等 关联队列限制为奇数年(2017、2019、2021、2023),因这些年份强制收集高血压和高脂血症模块 IPTW权重:倾向评分计算,权重截尾于第1和第99百分位
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。
为了评估癌症幸存者中CVD患病率的趋势和独立关联,构建具有全国代表性的趋势队列和关联队列。
使用2016-2024年BRFSS数据,构建趋势队列(2016-2024,n=3,642,415)和关联队列(2017、2019、2021、2023,n=829,958)。排除孕妇、年龄<18岁、缺失关键变量者。
评估癌症幸存者中年龄标准化CVD患病率的年度变化趋势。
在趋势队列中计算癌症幸存者和一般人群的年龄标准化CVD患病率,并使用Joinpoint回归分析年度百分比变化。
在控制传统心血管危险因素后,评估癌症幸存状态与CVD患病率之间的独立关联。
在关联队列中,使用逆概率治疗加权(IPTW)调整混杂,并计算绝对风险差和比值比。
评估关联在不同亚组中的一致性,并检验结果的稳健性。
按年龄、代谢状态、癌症部位等进行亚组分析;使用扩展数据集和多重插补进行敏感性分析。
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 |
|---|---|---|---|
| 统计分析 | R软件 | R Foundation for Statistical Computing | 4.3.0 |
| 趋势分析 | Joinpoint回归程序 | National Cancer Institute | 5.0 |
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 |
|---|---|
| 数据来源 | BRFSS年度调查数据,选择2016-2024年,关联队列仅奇数年(2017、2019、2021、2023) 阅读提示:Methods->Study Design and Data Source |
| 队列定义 | 癌症幸存者定义为自报癌症病史(排除非黑色素瘤皮肤癌);CVD结局定义为心肌梗死、冠心病或卒中 阅读提示:Methods->Study Population and Eligibility, Variable Definitions |
| 统计调整 | IPTW权重计算:倾向评分模型中的协变量列表;权重截尾于第1和第99百分位 阅读提示:Methods->Statistical Analysis->Propensity Score and IPTW Analysis |
| 亚组分析 | 年龄、代谢合并症(高血压、糖尿病、血脂异常或肥胖)、癌症部位(乳腺、前列腺、肺、结直肠)等分层变量 阅读提示:Methods->Subgroup and Stratified Analyses |
| 敏感性分析 | 扩展数据集(2016-2024)中未调整高血压和高脂血症;多重插补设定(m=5) 阅读提示:Methods->Sensitivity Analysis |