队列筛选
确定符合分析条件的参与者。
从CHARLS 2011年基线数据中筛选年龄≥45岁、无基线CLMM且具有完整基线暴露数据的6534名参与者。
Composite C-reactive protein-triglyceride-glucose adiposity indices and incident cardiovascular-liver-metabolic multimorbidity: a prospective cohort study
前瞻性队列研究,包含基线暴露测量、随访结局判定、多变量回归、RCS、ROC及亚组敏感性分析,但无功能或机制验证。
中国健康与养老追踪研究(CHARLS)队列 中老年人群(≥45岁)
CTI衍生指数的计算公式 CLMM表型的定义(至少两种组分疾病:CVD、T2DM、LAP定义的疑似MASLD) LAP的计算及疑似MASLD的判定标准 多变量调整模型中的协变量 随访时间间隔(2011-2015)
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。
确定符合分析条件的参与者。
从CHARLS 2011年基线数据中筛选年龄≥45岁、无基线CLMM且具有完整基线暴露数据的6534名参与者。
计算CTI及其衍生肥胖指数。
计算CTI以及CTI-BMI、CTI-WC、CTI-WHtR、CTI-BRI、CTI-WWI、CTI-CVAI、CTI-ABSI、CTI-CI。
判定随访期间新发的替代定义CLMM表型。
在2015年随访中,根据CVD、T2DM、疑似MASLD的定义,判定参与者是否达到至少两种组分疾病。
评估CTI相关指数与CLMM表型的关联及区分能力。
使用多变量逻辑回归、RCS、两段式分段回归、ROC曲线、NRI、IDI及亚组分析。
评估结果的稳健性。
进行完全案例分析、额外调整LDL-C、TG、WC、药物使用、排除高血压、调整基线CLM状态、限制无基线组分患者等敏感性分析。
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 | -- | 4.5.2 |
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 | CHARLS队列的纳入排除标准(年龄≥45岁,基线无CLMM) 阅读提示:Methods: Data source and study population及图1 |
| 暴露测量 | CTI及其衍生指数的计算公式 阅读提示:Methods: Calculation of CTI and its derivative indices |
| 结局判定 | CLMM定义(CVD、T2DM、LAP定义疑似MASLD)及LAP的截断值(男≥30.5,女≥23.0) 阅读提示:Methods: Assessment of outcomes |
| 统计分析 | 多变量调整模型(Model 2)的协变量:年龄、性别、教育、居住地、婚姻、吸烟、饮酒、高血压、CKD 阅读提示:Methods: Statistical analysis及Table 2 |