NHANES指标推荐:UAR

article/2025/9/6 15:33:19

文章题目:The Uric Acid to Albumin Ratio Predicts All-cause and Cardiovascular Mortality Among U.S. Adults Results from the National Health and Nutrition Examination Survey in 2003-2018

 

中文标题:尿酸与白蛋白比值可预测美国成年人的全因死亡率和心血管死亡率2003-2018 年全国健康和营养检查调查结果

 

发表杂志:International Journal of Medical Sciences 

 

影响因子:1区,IF=3.2

 

发表时间:2025年5月

 

今天给大家分享一篇在2025年5月发表在《International Journal of Medical Sciences 》(1区,IF=3.2)的文章。本研究旨在调查UAR 与美国成年人全因死亡率和心血管死亡率的相关性。

 

研究方法:研究人群包括19190 年至 2003 年间进行的全国健康和营养检查调查 (NHANES) 的 2018 名美国成年人。通过与国家死亡指数 (NDI) 记录的联系来确定死亡率结果,随访延长至 2019 年 12 月 31 日。使用具有受限立方样条和趋势分析的多变量 Cox 比例风险回归模型来评估 UAR 与全因死亡率和心血管死亡率之间的关联。进行亚组分析以评估 UAR 与死亡率之间的关联是否在不同人口统计学和临床群体中有所不同。

Table&Figure

结果解读在98 个月的中位随访期内,记录了 2296 例全因死亡,其中包括 597 例与心血管疾病 (CVD) 相关的死亡。经过多变量调整后,UAR 与全因死亡率或 CVD 死亡率之间没有观察到线性趋势。Kaplan-Meier 曲线显示全因死亡率和 CVD 死亡率均显著增加,与 UAR 水平升高相关(对数秩检验 < 的 p 两者均为 0.001)。受限三次样条模型表明 UAR 与全因死亡率和 CVD 死亡率之间存在 J 形非线性关联,全因死亡率的拐点为 1.40,CVD 死亡率的拐点为 1.88。 具体而言,超过这些拐点的 UAR 值与死亡率呈正相关(全因死亡率为 HR 2.11,95% CI = 1.74-2.55;CVD 死亡率为 HR 5.21,95% CI = 3.06-8.87)。相反,低于拐点的 UAR 值与全因死亡率呈负相关 (HR 0.68,95% CI = 0.50-0.93),但与 CVD 死亡率无显著相关性 (HR 1.07,95% CI = 0.73-1.58)。这种关联在按性别、年龄、种族、糖尿病、高血压、BMI 和吸烟状况分层的亚组分析中保持一致,这些特征与 UAR 之间没有显着交互作用(交互作用 > 的 p 0.05)。

 

结论:这项研究确定了UAR 与普通人群的全因死亡率和 CVD 死亡率之间存在显着关联。观察到 J 形非线性关联,全因死亡率的 UAR 水平拐点为 1.40,CVD 死亡率的拐点为 1.88。 

 

大家在科研路上,可以借鉴这种研究方法,为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起,一起加油呀!


http://www.hkcw.cn/article/QfLLkxswMy.shtml

相关文章

C++23 std::fstreams基础回顾

文章目录 引言1.1 std::fstreams概述1.2 std::fstreams的主要功能和常用操作 2. 独占模式 (P2467R1) 的详细介绍2.1 独占模式的定义和背景2.2 独占模式的作用和优势 3. C23 std::fstreams支持独占模式 (P2467R1) 的具体实现方式3.1 代码示例3.2 实现步骤解释 4. 使用该特性可能…

Unity3D仿星露谷物语开发55之保存游戏到文件

1、目标 将游戏保存到文件&#xff0c;并从文件中加载游戏。 Player在游戏中种植的Crop&#xff0c;我们希望保存到文件中&#xff0c;当游戏重新加载时Crop的GridProperty数据仍然存在。这次主要实现保存地面属性&#xff08;GridProperties&#xff09;信息。 我们要做的是…

Windows 中禁止在桌面放置文件以保持桌面整洁

假设用户名为xxx&#xff0c;进入文件夹C:\Users\xxx&#xff0c;选中该文件夹下桌面文件夹并单击右键选择属性。 点击编辑。 选中用户xxx并将其写入权限设置为拒绝。随后桌面在无法主动授权情况下无法新建文件或者文件夹&#xff08;设置权限之前可以先将桌面文件移动到别处&…

STM32开发全解析:从环境搭建到项目实战的技术文档撰写指南

在嵌入式开发领域&#xff0c;STM32系列微控制器凭借高性能、低功耗及丰富外设等特性&#xff0c;成为工程师的首选平台。本文以STM32F103C8T6为例&#xff0c;结合技术文档撰写规范&#xff0c;系统拆解从基础知识、开发环境到实战项目的全流程&#xff0c;为STM32技术传播提供…

AI数字人系统开发——引领未来交互革命

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;AI数字人系统开发正引领着一场前所未有的交互革命。它将打破传统的人机交互方式&#xff0c;为我们带来更加自然、智能、高效的交互体验。 我们的AI数字人系统开发&#xff0c;融合了多种先进的技术&#xff0c;如计算机视觉、语音识别…

tryhackme——Data Exfiltration

文章目录 一、网络拓扑二、数据泄露分类2.1 传统数据泄露2.2 C2通信2.3 隧道 三、隧道3.1 Exfiltration using TCP socket3.2 Exfiltration using SSH3.3 Exfiltrate using HTTP(S)HTTP隧道 3.4 Exfiltration using ICMP3.4.1 ICMP数据包结构3.4.2 MSF实现ICMP数据泄露3.4.3 IC…

计算机毕业设计酒店后台管理系统(vue+springboot+mysql+开题+论文)

摘要&#xff1a; 本文将介绍一个基于Vue.js、Spring Boot和MySQL的酒店后台管理系统毕业设计项目。该项目旨在为酒店提供高效、便捷、安全的管理平台&#xff0c;实现客房管理、订单管理、客户管理、员工管理等功能。本文将涵盖项目背景、技术选型、系统架构、功能模块、数据库…

华为OD机试真题——告警抑制(2025A卷:100分)Java/python/JavaScript/C/C++/GO最佳实现

2025 A卷 100分 题型 本专栏内全部题目均提供Java、python、JavaScript、C、C++、GO六种语言的最佳实现方式; 并且每种语言均涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、3个测试用例以及综合分析; 本文收录于专栏:《2025华为OD真题目录+全流程解析+备考攻略+经验分…

LabVIEW旋转机械智能监测诊断系统

采用 LabVIEW 开发旋转机械智能监测与故障诊断系统&#xff0c;通过集品牌硬件与先进信号处理技术&#xff0c;实现旋转机械振动信号的实时采集、分析及故障预警。系统突破传统监测手段的局限性&#xff0c;解决了复杂工业环境下信号干扰强、故障特征提取难等问题&#xff0c;为…

学习路之PHP--easyswoole简易增删改查入门

这里写目录标题 0、安装orm插件一、创建数据库二、创建模型三、 0、安装orm插件 composer require easyswoole/orm一、创建数据库 表&#xff1a; CREATE TABLE cases (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键,title varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf…

C++通用日志模块

概述 在 C 项目中开发时经常需要日志模块&#xff0c;为了不引入其它第三方日志模块包的基础上&#xff0c;基于标准的 C17 的基础自己封装了一个日志模块 功能总结 日志分等级&#xff08;DEBUG / INFO / WARN / ERROR&#xff09;支持日志文件轮转&#xff0c;自动备份旧日…

Arbitrum Stylus 合约实战 :Rust 实现 ERC20

在《Arbitrum Stylus 深入解析与 Rust 合约部署实战》篇中&#xff0c;我们深入探讨了 Arbitrum Stylus 的核心技术架构&#xff0c;包括其 MultiVM 机制、Rust 合约开发环境搭建&#xff0c;以及通过 cargo stylus 实现简单计数器合约的部署与测试。Stylus 作为 Arbitrum Nitr…

ADQ36-2通道2.5G,4通道5G采样PXIE

ADQ36是一款高端12位四通道灵活数据采集板&#xff0c;针对高通道数科学应用进行了优化。ADQ36具有以下特性: 4 / 2模拟输入通道每通道2.5 / 5 GSPS7gb/秒的持续数据传输速率两个外部触发器通用输入/输出&#xff08;GPIO&#xff09;ADQ36数字化仪包括固件FWDAQ ADQ36简介 特…

20中数组去重的方法20种数组去重的方法

开始 本文有很多问题&#xff0c;并没有直接给出答案&#xff0c;大伙有自己思考的可以评论区留言。关于时间复杂度只是一个大体的估计。20种只能说保守了&#xff0c;20种都是单论思路而已&#xff0c;暂时没想到更多的思路&#xff0c;有其他方法的可以评论区留言。 easy模式…

工厂模式 vs 策略模式:设计模式中的 “创建者” 与 “决策者”

在日常工作里&#xff0c;需求变动或者新增功能是再常见不过的事情了。而面对这种情况时&#xff0c;那些耦合度较高的代码就会给我们带来不少麻烦&#xff0c;因为在这样的代码基础上添加新需求往往困难重重。为了保证系统的稳定性&#xff0c;我们在添加新需求时&#xff0c;…

Emacs 折腾日记(二十六)——buffer与窗口管理

本节我们将介绍如何在Emacs中的buffer与窗口管理&#xff0c;目标是快速管理窗口&#xff0c;以及快速在不同buffer中进行切换 基本概念介绍 Emacs与vim相比的一个特点是&#xff0c;Emacs是一个窗口程序&#xff0c;或者说是一个gui程序。而vim是一个终端字符界面程序(当然E…

强化学习(十三)DQN

传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数 V ( s ) V(s) V(s) 或动作价值函数 Q ( s ) Q(s) Q(s) &#xff0c;但是这样的方法存在很大的局限性。例如&#xff0c;现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往是连续的&#xff0c;存在无穷多个状态&#xff0c;在这…

RapidOCR集成PP-OCRv5_det mobile模型记录

该文章主要摘取记录RapidOCR集成PP-OCRv5_mobile_det记录&#xff0c;涉及模型转换&#xff0c;模型精度测试等步骤。原文请前往官方博客&#xff1a; https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/main/blog/2025/05/26/rapidocr%E9%9B%86%E6%88%90pp-ocrv5_det%E6%A8%A1%E5%9E%8B…

【深度学习】13. 图神经网络GCN,Spatial Approach, Spectral Approach

图神经网络 图结构 vs 网格结构 传统的深度学习&#xff08;如 CNN 和 RNN&#xff09;在处理网格结构数据&#xff08;如图像、语音、文本&#xff09;时表现良好&#xff0c;因为这些数据具有固定的空间结构。然而&#xff0c;真实世界中的很多数据并不遵循网格结构&#x…

从“无差别降噪”到“精准语音保留”:非因果优化技术为助听设备和耳机降噪注入新活力

在复杂环境中保持清晰语音感知一直是助听设备与消费级耳机的核心挑战。传统主动降噪&#xff08;ANC&#xff09;技术虽能抑制环境噪声&#xff0c;但会无差别削弱所有声音&#xff0c;导致用户难以听清目标方向的语音&#xff08;如对话者&#xff09;。近年来&#xff0c;开放…