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【思维突破】临床研究必看!巧妙思路,就能让500人的横断面数据逆袭顶刊

【思维突破】临床研究必看!巧妙思路,就能让500人的横断面数据逆袭顶刊

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年轻临床医生和临床专硕就被临床的工作所累,又不能像学硕一样去做基础实验。实际上临床上最容易收集的临床资料也可以用来发文章,甚至是顶刊。今天为大家带来一篇一区JAMA的文章,杂志和文章相关信息如下:

名字翻译过来是:通过使用磷酸化的tau与总tau比率来减轻肾功能障碍与阿尔茨海默病血液生物标志物的关联,这篇文章有什么"套路"呢?我们来一起看一下

01整体感知

1.1题目要素拆解    

文章题目提供了3条信息:

  自变量是:磷酸化Tau蛋白与总Tau蛋白的比率。为了方便观看,我们把磷酸化Tau蛋白简称为"t蛋白",磷酸化Tau蛋白与总Tau蛋白的比率简称为"t比值"。

  因变量是:Aβ

  研究疾病是:肾功能不全(CKD)的阿尔茨海默病(AD)患者

1.2重点要素  

通过阅读摘要和全文,可知:

  • 研究人数是:473人;

  • 研究类型是:横断面研究;

  • 使用到的研究方法(模型)是:混合线性回归模型;

  • 研究目的和假设是:

   A.血浆中可溶性t蛋白的浓度与CKD有关。

   B.血浆中磷酸化t比值单独的磷酸化t蛋白形式更准确,因为它们与肾小球滤过率或肾功能受损的个体差异相关性较小。


补充一些文章的背景和相关概念:
  1. AD的有效血浆生物标志物有两个,t蛋白(包括其磷酸化形式p-t蛋白)和淀粉样蛋白-β(Aβ);
  2. t蛋白有很多,本文重点研究的是181和217号t蛋白,以及其磷酸化形式,以及pT217/T217和pT181/T181比率。

1.3方法部分概述  

    关于患者,应该是两个回顾性队列:

        1. 队列1:2000年10月-2005年12月,均诊断为轻度认知障碍,共141人;

        2. 队列2:2017年5月-2022年1月,认知正常组(健康对照+主观认知下降)和认知障碍组(轻度认知障碍或痴呆),共332人.

        Aβ40和42的测定方法:

        1. 队列1中,血清Aβ蛋白使用了无抗体液相色谱质谱测定(Araclon Biotech)方法测定;队列2中,血清Aβ蛋白使用了无抗体液相色谱质谱测定(Araclon Biotech)方法测定;

        2. 队列1中,脑脊液(CSF)Aβ蛋白使用Meso Scale Discovery免疫测定评估;在队列2中,采用Elecsys (Roche Diagnostics)或Lumipulse G (Fujirebio)免疫评估。

        Aβ的阴性和阳性区分,用于阿尔茨海默病等脑功能障碍的诊断.标准如下:

        1. 在队列1,使用Aβ42/40比值;

        2. 在队列2,使用Elecsys的阈值为0.08或Lumipulse G的阈值为0.072;

        CKD使用肾小球滤过率(eGFR)来计算,作者使用了两种方程,想增强说理(凑工作量?)。两个方程分别是:慢性肾脏病流行病学合作方程(CKD-EPI)和隆德-马尔默改进方程。当eGFR低于60认为是存在肾功能不全,或者称为异常eGFR;

        本文的相关性还计算了置信区间,这是使用2000次自举迭代估计出来的。


02正文内容

我们先跟着作者的思路具体看一下数据:

2.1蛋白和eGFR的相关性    

  • 作者使用了spearman相关性分析,分别作了6个变量:t217,pt217,t217比率;t181,pt181,t181比率

  • 在三个组中:队列1(障碍),队列2(非障碍),队列2(障碍)

  • 和eGFR的相关性

  • 做了相关性的差异分析。 

主要为了论证的观点是:

1.认知障碍的患者,t比值和eGFR无相关性;

2.认知障碍的患者,t或者pt蛋白和eGFR有相关性;

3.t比值和蛋白和eGFR的相关性不同。


2.2三种蛋白和Aβ状态的相关性 

   自变量仍然是6个

   结局变量有两个,一个是是否有发生CKD,一个是ab的状态(Aβ42/40 按照阈值进行二分类)

   回归分析的方法也是两个,逻辑回归(广义线性)

   方程是3个,做了多因素回归


  

我们可以看到上下两张图分别是t181和t217的平行工作量,我们看一张就行了。再一细看,每一竖排图也都是3个小样本队列的平行工作。在CKD的回归分析森林图中,主要是调整了三个模型,所以三个结果看起来差不多,也就是t蛋白和pt蛋白都和CKD相关,而t比值和CKD无关。至于队列1中没有蓝色的方程,是因为队列1年代久远,没有做tau蛋白的PET扫描。在下面这个对Aβ状态的回归分析中,每个变量制作了一个模型,当然我们也发现pt蛋白和t蛋白比值和Aβ状态的相关性具有统计学意义。

简而言之,两张最主要的图得出的结论:

  • t比值和CKD无关,而和Aβ相关;

  • 为pt蛋白和t蛋白和CKD相关,所以pt蛋白和Aβ的相关性受到CKD影响;

  • 为pt蛋白和t蛋白和CKD相关,所以pt蛋白和Aβ的相关性受到CKD影响。


正文就结束了,当然还有补充文件,补充文件主要补充了几个东西,不是很重要,我们大概看下:

    两个队列,基线情况(分别以CKD,Aβ为分组),因此有四张表;



    用修正方程重新做了表1的相关性分析。大家注意,这里作者都是平行工作量呀,就是换了一个eGFR的计算方法;



    还做了eGFR和3个Aβ的相关性分析;



1.做了一个表格


2.做了一个图形(散点图),一个有3组,一个组有6张图,也就是18张图。

修正方程之后,做了蛋白和CKD的回归分析。




做了Aβ为自变量,CKD/Aβ状态为因变量的回归分析。




03本文逻辑线    

 



t蛋白和eGFR有相关性,说明eGFR会影响t蛋白,而t比值和eGFR无相关性,说明eGFR不会影响t比值;


t对诊断CKD有意义,说明t蛋白确实和CKD相关;而t比值对诊断CKD回归无意义,说明t比值的确和CKD无关;


t比值和pt对诊断AD有意义,说明t比值和pt都和AD相关,但是鉴于eGFR和pt蛋白相关,因此t比值作为AD的标志物更稳定。


04本文启示    

这个逻辑也太简单了吧!我甚至还能帮你再加两个凑字数的分析!但是!就这能发在JAMA的顶刊上面,除了作者的两个队列以外(实际上是回顾性的2个队列)!说明:



简单的相关性分析也是可以的!


的创意更重要!


好的创意来源于对本领域的精微见解!

我们来总结一下本文的套路: 

对于有疾病A,A的诊断金标准是a,而且还有其他分子标志物a1,a2 对于疾病B,B的诊断标志物是b

  1. a1和b有相关性(spearman分析),而a2和b无相关性

  2. a1和a2都对B回归,发现a1对B有相关性,而a2对B无相关性

  3. a1和a2都对A回归,发现a1和a2对A有相关性

  4. 因为a1和b/B相关,而a2和b/B不相关,因此a2在AB共患的疾病中,对A的价值更大

  5. 再把论述的其他部分(基线表,相关性图等)完善就行了

那么我们如何使用呢?

我们只要把疾病和分子替换一下就可以了,例如(以下为假设):
找到对某种疾病很有潜力的诊断/预后标志分子,比如针对阿尔兹海默症的患者,t蛋白影响其诊断和预后;
找到影响t蛋白的其他疾病,比如CKD;
到t蛋白附近的其他数值(比如t蛋白比值等等);
重点放在,t蛋白比值在CKD的患者中,对于影响AD的价值高于单纯t蛋白,因为CKD不影响t比值;
结论:CKD和t蛋白相关,但是和t比值无关,这些发现提示我们,在合并CKD的患者中,t比值对AD的价值更大.


 

参考文献

Janelidze, Shorena et al. “Mitigating the Associations of Kidney Dysfunction With Blood Biomarkers of Alzheimer Disease by Using Phosphorylated Tau to Total Tau Ratios.” JAMA neurology, e230199. 29 Mar. 2023, doi:10.1001/jamaneurol.2023.0199



      END      

撰文丨权z
审核丨鑫仔
排版丨阿洛
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