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它强势转头!医学科研圈又要变天了?

发布日期:2024-11-13 15:14    点击次数:128

连年来,繁密临床寰宇数据库接踵被挖掘,激勉了多半究诘的发表,总有东谈主诉苦「能作念的选题齐被别东谈主拿去发了,当今根蒂发不了高分」。

在 UK Biobank 数据库面前,这句话可不配置!光 2024 一年 UKB 数据库就发表了 400 多篇 10 分以上的高分著作呢。

小编粗拙浏览了一下 30 分以上的高分文件,挑出了几个 UKB 数据库专属的【高分操办】,今天先为各人共享最贴合当代东谈主畅通民风的——可衣裳开辟测量的剧烈畅通(VILPA/VPA)。

3 篇高分文件区别发在 58.7 分的 《Nature medicine》、22.5 分的《JAMA oncology》和 25.4 分的《Lancet Public Health》上,让咱们来快速学习一下吧!

1. 共同解析成分:

可衣裳开辟测量的剧烈畅通(VILPA/VPA):统统究诘齐热心了通过可衣裳开辟测量的剧烈间歇性糊口面孔膂力行为(VILPA)或剧烈畅通(VPA)。这些行为时时是在平时糊口中进行的移时(举例 1~2 分钟)高强度行为,如快速走路或爬楼梯。

2. 结局操办:

《Nature medicine》(IF 58.7):全因示寂率、心血管疾病(CVD)示寂率和癌症示寂率。

《JAMA oncology》(IF 22.5):癌症发病率,卓绝是与膂力行为水平低干系的13种癌症部位的复合行径。

《Lancet Public Health》(IF 25.4):全因示寂率和主要不良心血作事件(MACE),包括心肌梗死、中风、心力缺乏等。

3. 可衣裳开辟检测的数据处罚

加快度计数据:统统究诘齐使用了腕部加快度计集聚的数据,这些开辟连结纪录高分辨率的行为模式。

行为强度分类:使用立时丛林「Random Forest」机器学习算法对行为强度进行分类,将行为分为不同类别「如久坐、耸峙、走路、跑步/高能量行为」。

行为捏续时辰模范化:关于捏续时辰不逾越 1 分钟或 2 分钟的行为,究诘者将原始行为捏续时辰模范化为 1 分钟或 2 分钟的分析单元,以便于分析。

4. 究诘智力

均使用 Cox 比例风险模子算计全因示寂率的风险比(HR),使用 Fine-Gray 亚散播风险模子分析 MACE,研究非心血管示寂行动竞争风险。在分析中治疗了年齿、性别、膂力行为强度、抽烟、饮酒、寝息捏续时辰、教学水平、家眷病史等多种混合成分。

剂量-响应分析:评估 VILPA/VPA 的日平均捏续时辰和频率与结局操办之间的剂量-响应关系。

5. 究诘论断

《Nature medicine》(IF 58.7):即使是少许的 VILPA 也与显贵裁减的全因、心血管疾病和癌症示寂率干系。VILPA 的样本中位数频率和捏续时辰与裁减示寂率风险干系。

《JAMA oncology》(IF 22.5):少许的 VILPA 与裁减的癌症发病率干系,尤其是与膂力行为水平低干系的癌症部位。每天 VILPA 的中位数捏续时辰与裁减癌症风险干系。

《Lancet Public Health》(IF 25.4):VILPA 与裁减的全因示寂率和 MACE 干系。卓绝是 1~5 分钟的 MV-ILPA 与 5~10 分钟的 MV-ILPA 比较,风险裁减幅度一样,且优于少于 1 分钟的MV-ILPA。

不出丑出这几篇高分文件所用的分析智力和得出的论断齐大同小异,但照旧不错发高分,归根结底照旧因为解析成分太「能打」。毕竟关于无为临床医师来说,念念追踪「可衣裳开辟测量的剧烈畅通」这么的数据可不轻便,尤其这个样本量还能满坑满谷!

要念念得回这类高端健康追踪数据,算计惟一 UKB 数据库粗略得志。除了 VILPA 这么的数据,UKB 数据库的变量丰富经过简直令东谈主赞佩(小编内心:英国佬照旧很舍得费钱啊!)。

国内各大机构启动布局

目下,国内已有逾越 400 个团队得手购买了 UK Biobank 数据库的使用权。这些团队不仅包括了 985 和 211 工程中的顶尖高校和大三甲病院,还有很多具有机敏科研细察力的无为高校和场地医疗机构。举例,扬州大学、宁波大学、嘉兴学院、遵义医科大学和浙江中医药大学等均已得手恳求并购买数据。

更有前瞻性的医疗机构,如吉林大学第一病院,依然以病院究诘部的方法购买数据,并饱读吹院内统统医师积极参与数据挖掘,共同鼓励科研更正。

念念知谈我方的单元有无 PI,且对应 PI 已发表文件,可参考下列操作,立马查询:

UK Biobank 数据库集聚了 50 万英国参与者的生物遗传和健康信息,包括但不限于:精神健康、脑部 MRI、潜入测试、颈部超声、心肺功能检测、腹黑 MRI、肉体行为纪录、血液样本中的基因、 生化操办、卵白质等数据;另外还筹商联的疾病会诊、住院登记、癌症或者示寂登记的等。变量尽头丰富,险些不错袒护临床全科室挖掘。

除了其巨大的规模和深入的参与者信息,永恒的追踪随访让这个数据库的含金量握住攀升,按期会有新的调研技俩加入,并公布最新行径。

举例,2014 年加入了「24 小时饮食回忆的养分数据」,2016 年引入了「指导衣裳开辟后的肉体行为数据」,2017 年新增了「腹部 MRI 数据」,2019 年更新了「基于算法得出的多种疾病健康行径」,2020 年新增了「COVID-19 测试数据和原始颈动脉超声数据」,2022 年又更新了「SARS-CoV-2 血清学数据」等。

从样实质地、部队的捏续追踪、搜检操办的全面性、技俩的更正性以及数据集聚的范例性等多个维度来看,UK Biobank 无疑具有显贵的上风。行动面前顶尖的寰宇数据库之一,使用其高质地数据进行科研,当然更有可能得回显贵的究诘效果。

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