NHANES | 泌尿外科佳作解读

《基于 2007-2016 年全国健康与营养检查调查 （NHANES） 的每日坐姿时间与肾结石之间的关联：一项横断面研究》

Int J Surg，2区12.5分

研究方法：采用横断面研究方法，从 NHANES 数据库中获取 2007 - 2016 年的数据。通过对数据的统计分析，研究久坐时间与肾结石之间的关联。

样本选取：涵盖了数据库中该时间段内大量具有代表性的参与者，这些参与者来自不同地区、种族、社会经济背景等，保证了样本的多样性和研究结果的普适性。

具体分析：对参与者的每日久坐时间进行详细分类统计，同时准确记录是否患有肾结石以及相关的健康指标。运用统计学模型，控制如年龄、性别、饮食、运动习惯等混杂因素，分析久坐时间与肾结石风险之间的剂量反应关系。结果显示，在没有剧烈娱乐活动的参与者亚组中，久坐时间每增加 1 小时，患肾结石的风险显著上升。而当参与者有剧烈娱乐活动时，这种风险上升的趋势得到明显缓解。这表明久坐时间与肾结石风险之间的关系并非孤立，剧烈娱乐活动在其中起到了重要的调节作用。

《抑郁症与下尿路症状的关联：来自全国健康与营养检查调查的数据，2005-2008 年》

PeerJ，3区2.3分

研究方法：基于 2005 - 2008 年的 NHANES 数据库开展研究，运用数据分析手段探究抑郁症与下尿路症状（LUTS）之间的联系。

样本选取：聚焦于 40 岁以上的男性群体，这一特定年龄段的男性下尿路症状较为常见，且抑郁症在该人群中也有一定的发病率，选择该群体具有针对性和研究价值。

具体分析：对样本中男性的抑郁症诊断情况进行细致梳理，同时全面收集他们的下尿路症状表现和严重程度数据。通过多因素回归分析，校正年龄、种族、生活方式、慢性疾病史等因素后，分析抑郁症与 LUTS 之间的关联强度。结果发现抑郁症患者出现下尿路症状的几率明显高于非抑郁症患者，并且进一步分析发现就业状况也与 LUTS 存在显著关联，如失业或从事高强度体力劳动的男性，LUTS 的发生率更高，这提示抑郁症与就业状况等多种因素共同影响着下尿路症状的发生发展。

《美国体圆度指数与肾结石患病率之间的关联：一项基于 NHANES 数据库的研究》

BMC Urol，3区1.7分

研究方法：基于 NHANES 数据库 2007 - 2018 年的数据，运用统计分析方法研究身体圆度指数（BRI）与肾结石患病率之间的关系。

样本选取：选取该时间段内数据库中的美国成年人群作为样本，充分考虑了不同性别、年龄、种族等因素，以确保研究结果能够反映美国成年人群的整体情况。

具体分析：精确计算每个参与者的身体圆度指数，同时准确判断是否患有肾结石。通过建立多元线性回归模型和逻辑回归模型，控制如 BMI、腰围、饮食、生活习惯等可能影响肾结石发病的混杂因素。研究发现，随着身体圆度指数的升高，美国成年人群患肾结石的患病率显著上升，且这种正相关关系在不同性别、年龄和种族亚组中均有体现，表明身体圆度指数可能是预测美国成年人群肾结石发病风险的一个重要指标。

《下尿路症状和饮食质量：2000-2001 年全国健康和营养检查调查结果》

Urology，3区2.1分

研究方法：作者 Bradley A. Erickson 等采用了数据挖掘和统计分析的方法。从 2000 - 2001 年 NHANES 数据库中，精准提取参与者的泌尿症状数据，包括尿频、尿急、排尿困难等各类 LUTS 的具体表现及严重程度分级；同时，获取他们详细的饮食数据，涵盖食物种类、摄入量等信息。

样本选取：样本来自 NHANES 数据库在 2000 - 2001 年间收集的具有广泛代表性的人群，涉及不同年龄、性别、种族、地域和社会经济背景的个体，确保研究结果具有普适性。

具体分析：运用适宜的饮食质量评估工具，将参与者的饮食质量量化分级。通过多因素逻辑回归分析，严格控制年龄、性别、体重指数（BMI）、运动量、吸烟饮酒等混杂因素，深入剖析饮食质量与 LUTS 患病率之间的关联。结果显示，在调整了所有潜在影响因素后，饮食质量差的人群，其报告的 LUTS 患病率显著高于饮食质量良好的人群，从而得出饮食质量差与患者报告的 LUTS 独立相关的结论。这表明，即使排除其他生活方式和生理因素的干扰，饮食质量本身对 LUTS 的发生发展仍具有重要影响。

《美国成人尿肌酐与肾结石患病率的相关性：来自 NHANES 2009-2018 的数据》

Frontiers in Medicine，3区3.1分

研究方法：作者旭东沈等采用横断面研究方法。从 NHANES 2009 - 2018 年的数据中，全面收集美国成年人的尿肌酐检测数据，以及是否患有肾结石的诊断信息。

样本选取：选取该时间段内数据库中的美国成年人群作为研究样本，充分考虑了不同性别、年龄、种族、地域等因素对研究结果的潜在影响，以保证样本的多样性和代表性。

具体分析：首先对尿肌酐水平进行分组统计，同时明确各样本中肾结石的患病情况。运用线性回归和逻辑回归等统计模型，控制可能影响肾结石发病的混杂因素，如年龄、性别、BMI、饮食习惯、水分摄入量、家族病史等。分析结果显示，随着尿肌酐水平的升高，肾结石的患病率呈上升趋势，但这种相关性相对较弱。进一步的亚组分析表明，在不同性别和年龄组中，这种弱正相关关系仍然存在，只是在某些特定人群中表现略有差异。这提示尿肌酐虽然与肾结石患病率存在关联，但并非是决定肾结石发病的关键因素，可能还受到其他多种复杂因素的共同作用 。