研究人群与队列构建
建立前瞻性队列以分析PA与卒中和死亡的关系
纳入Tromsø研究(Tromsø6和Tromsø7)和HUNT研究(HUNT3和HUNT4)的参与者,共87 340人,其中6539人患有AF。
Impact of Physical Activity on Stroke and Mortality in Individuals With and Without Atrial Fibrillation: The HUNT Study and the Tromsø Study
前瞻性队列研究,基于问卷暴露和登记结局,无功能或机制验证。
Tromsø研究队列(Tromsø6和Tromsø7) HUNT研究队列(HUNT3和HUNT4) 房颤亚组与非房颤亚组
PA分类基于频率-强度-持续时间问卷计算的MET min/wk,分为不活动(0)、低(1–449)、中(450–899)、高(≥900) AF诊断通过医院诊断登记(医师审核病历和12导联ECG确认)或NPR的ICD-10代码I48-I48.9分类 卒中结局通过NPR的ICD-10代码I61、I63、I64确定 随访从首次参加调查开始,直至事件、竞争事件或2021年12月31日 多变量模型调整年龄、性别、教育、BMI、吸烟、饮酒频率、冠心病和研究队列
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。
建立前瞻性队列以分析PA与卒中和死亡的关系
纳入Tromsø研究(Tromsø6和Tromsø7)和HUNT研究(HUNT3和HUNT4)的参与者,共87 340人,其中6539人患有AF。
根据问卷评估参与者的体力活动水平
使用频率-强度-持续时间问卷评估PA,计算MET min/wk并分类为不活动、低、中、高。
识别和分类 prevalent 和 incident AF 病例
从医院诊断登记和NPR获取AF诊断,医院诊断由医师审核病历和12导联ECG确认,NPR使用ICD-10代码I48-I48.9。
确定卒中和死亡结局并计算随访时间
通过NPR链接获取卒中和死亡数据,随访至事件、竞争事件或2021年12月31日。
评估PA与卒中和死亡的关联
使用多变量调整的灵活参数生存模型,包括Cox模型和灵活参数模型,并计算绝对风险、风险比、风险差和预期寿命。
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 |
|---|---|---|---|
| 体力活动测量 | ActiGraph wGT3X-BT加速度计 | Actigraph, LLC | -- |
| 血压测量 | Dinamap ProCare 300血压计 | Dinamap | -- |
| Dinamap 845XT Critikon血压计 | Dinamap | -- | |
| CARESCAPE V100血压计 | GE | -- | |
| 统计分析 | Stata 18版统计软件 | StataCorp | -- |
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 |
|---|---|
| 体力活动暴露评估 | 问卷具体条目及MET计算方式;PA分类界值;自报PA与加速度计的一致性 阅读提示:Methods的Exposure小节及Table S1 |
| 房颤诊断分类 | AF诊断来源(医院登记 vs NPR);ECG确认标准;诊断日期赋值方法 阅读提示:Methods的Classification of AF小节 |
| 结局 ascertainment 与随访 | 卒中ICD-10代码;竞争事件处理;随访起止日期 阅读提示:Methods的Ascertainment of Outcomes and Follow‐Up小节 |
| 统计分析 | 调整变量列表;灵活参数模型节点设置;竞争风险模型构建 阅读提示:Methods的Statistical Analysis小节及Figure 2、Figure 4图注 |