引言
双数据库怎样发文？今天分享的这篇文章给你答案！
学者先用NHANES数据做研究，然后用CHARLS数据库做验证，加强的结果的可信度，也使研究更加丰富。让我们简单看一下吧！
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心血管-肾脏-代谢（CKM）综合征着重强调了心血管、肾脏和代谢疾病之间的紧密联系，而应激性血糖升高比值（SHR）作为一种新兴标志物，可以大概表现应激状态下血糖的颠簸情况。
2025年3月24日，成都中西医结合医院学者用NHANES+CHARLS数据库，在期刊《Cardiovascular Diabetology》（医学一区Top，IF=8.5）发表题为：“The prognostic significance of stress hyperglycemia ratio in evaluating all-cause and cardiovascular mortality risk among individuals across stages 0-3 of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome: evidence from two cohort studies”的研究论文。
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http://zs.medsta.cn/nhanes_analysis/nhanes_analysis_2.0.2.8.0_trial/ 研究团队通过NAHNES数据库的数据，探究了SHR水平与0-3期CKM人群全因以及心血管疾病 （CVD）死亡率之间的关联，并使用 CHARLS 数据库进一步验证了上述关联。
为了提高预测准确性，研究团队还开辟了10个机器学习模子。
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研究团队基于美国国家康健与营养观察（NHANES）数据库2007-2018年的数据，经过纳排，终极纳入了9647名≥20岁符合条件的到场者，平均年龄为 45.54 岁，女性占51.38%。
- 在中位随访时间为6.80年期间，共记录了630例全因死亡病例和135例CVD死亡病例。
研究团队进一步将数据集按照7：3的比例，随机分为训练集和测试集，用于构建预测CKM 0-3期人群全因死亡率的机器学习模子。
图1 研究概要
主要结果显示，SHR水平与0-3期CKM人群全因死亡率风险增加显著相关 ，但与 CVD 死亡率无关。
详细而言，当将到场者按照SHR水平的三分位数进行分组时，与最低SHR水平相比，最高SHR水平的到场者的全因死亡率升高了1.26倍。
表1 SHR水平与全因以及CVD死亡率的关联
模子1：未调解；
模子2：调解了性别、年龄、种族、婚姻状态和教诲水平；
模子3：调解了模子2+（BMI、PIR、吸烟状态、饮酒量、娱乐性体育活动、肌酐、LDL-C、总胆固醇和高血压）
同时，RCS和阈值分析结果表明，SHR水平与0-3期CKM人群的全因以及CVD死亡率均呈 U 形关联，拐点分别为17.93、14.02。
图2 RCS曲线
表2 阈值效应分析
随后，研究团队基于自适应最佳子集选择（ABESS）算法和 Boruta 算法筛选的11个关键特征，研究团队构建了10个机器学习模子。
图3 ABESS 算法和 Boruta 算法结果图
结果显示，在上述10个机器学习模子中， LightGBM 模子预测0-3期CKM人群死亡风险性能最佳，其AUC=0.863。
图4 ROC曲线图
而在Charls数据库中进行的敏感性分析，与上述结果一致，表明白研究结果的稳健性！
别的，研究团队还发现，红细胞分布宽度（RDW）、 白卵白和红细胞分布宽度与白卵白比（RAR）在上述关联中发挥了介导作用，介导比例分别为-17%、-10.1%和-23.3%。
表3 中介分析
综上所述，SHR水平增加与 0-3 期诊断为心血管-肾脏-代谢综合征的个体全因死亡率增加呈正相关。因此，SHR水平可作为预测0-3期CKM人群长期不良结局的重要工具。
平台功能介绍
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2.阈值效应分析模块
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