国产数据库CHARLS仅2表1图0实验轻松发一区8+！首都医科大学李海彬团队标杆案例

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中国健康与养老追踪调查（CHARLS）想必大家也不陌生了，是由北京大学国家发展研究院主持、中国社会科学调查中心执行的一项大型跨学科调查项目。生信湾近期也分享过，感兴趣的小伙伴还挺多，今天生信湾继续给大家带来一篇关于CHARLS数据库的高分佳作，作者仅用2表1图就拿下8.5分，这么高性价比的文章是怎么做到呢？快跟着生信湾一起来探索吧~

1.针对中国老年人群体的深入研究：该研究基于中国健康和退休纵向研究（CHARLS）的数据，这是一个全国性的、具有代表性的老年人群样本。这使得研究结果更具有普遍性和适用性，能够为中国乃至亚洲地区的老年人群提供更准确的健康指导。

2.双向关联性的探索：本研究旨在检验中国老年人步行速度与认知功能之间的长期双向关系，并探讨两者变化的可能时间序列。这与以往研究大多只关注单向关系不同，提供了更全面的视角来理解这两者之间的相互作用。

（PS：随着中国人口老龄化问题的日益加剧，公众对于老年人群和健康问题的关注也在不断提升，CHARLS数据库正好为相关研究提供了丰富的数据资源。如果您也想在这一领域取得进展，或者任何思路和选题方面的困难记得联系生信湾哦~）    

l题目：中国老年人认知功能与步态速度的双向关联：纵向观察研究

l杂志：Observational Study

l影响因子：IF=8.5

l发表时间：2023年3月

研究背景

中国作为亚洲老龄化速度最快的国家之一，面临着与老龄化相关的健康问题和公共卫生挑战。认知功能和步行速度是评估老年人健康状况的重要指标，因此，本研究通过揭示两者之间的动态关系，为制定预防与干预措施提供科学依据，以减缓与老龄化相关的认知和运动功能下降，对于理解认知衰退与步行速度减缓之间的相互关系，以及它们如何共同影响老年人的健康和福祉具有重要意义。

数据来源

本研究数据来自中国健康与退休纵向研究（CHARLS），这是一项基于全国人群的前瞻性队列调查。选取2011-2012年和2015-2016年期间60岁及以上参与者数据，排除未完成步态速度测试或认知测试的参与者。最终，本研究共纳入3009例参与者。    

研究思路

本研究基于中国健康和退休纵向研究（CHARLS）数据，首先纳入60岁及以上、基线时无痴呆或帕金森病的老年人群。通过测量两轮调查（2011年基线与2015年随访）中的步行速度和认知功能，使用跨滞后面板模型和线性混合效应模型来分析两者随时间的双向关系。研究调整了潜在混杂因素，并比较了认知对步行速度与步行速度对认知的影响大小，以揭示它们之间的时间先后顺序和动态关系。    

主要结果

1. 基线特征

本研究纳入了3009名60岁及以上参与者样本，其中约一半为女性（1422/3009，47.26%）。参与者基线时的平均年龄为66.4岁（表1）。

2. 步态速度和认知评分的交叉滞后面板模型结果

在模型1、2和3中，所有路径的标准化结构回归系数都是强显著的（表2）。完全调整潜在混杂因素减少了所有关联的效应大小，但大多数仍然具有统计显著性。此外，所有步态速度和认知模型的自回归路径都非常显著，系数不接近0，捕获了从基线到随后时间点的相对稳定性和影响。    

表2 步态速度和认知评分的交叉滞后面板模型结果图片

3. 应用交叉滞后面板模型评估中国老年人的步态速度和认知能力

图2展示了中国老年人步态速度与认知功能之间的交叉滞后路径分析。结果显示，步态速度与整体认知评分（图2B）、心智完整性评分（图2C）和情景记忆评分（图2D）均呈正相关。在基线时，步态速度与认知功能之间关联不显著，但随着时间推移，基线认知功能对后续步态速度有显著正向影响，且影响强度大于步态速度对认知功能的反向影响。所有模型拟合指标均显示模型与数据拟合良好，表明认知功能可能在步态速度下降之前出现衰退，强调了早期干预认知功能以减缓老年人步态速度下降的重要性。    

4. 步态速度和认知得分的轨迹

图3A的轨迹进一步支持了交叉滞后路径模型的时间关联，较慢的基线步态速度预示着随着时间的推移，整体认知、精神完整性和情景记忆评分的下降速度更快。在图3B中，轨迹也与当前的结果一致，在整个随访期间，基线认知得分较低的老年人的步态速度下降幅度比得分较高的老年人更大。    

文章小结

看完这篇生信文章，朋友们有没有get到新的思路想法呢？本研究基于CHARLS数据库通过对中国老年人进行纵向观察，发现认知功能与步态速度之间存在显著的双向关联：基线时认知功能对后续步态速度的影响大于步态速度对认知功能的反向作用。大数据挖掘无需复杂的实验操作，大大缩短了研究周期，提高了发文效率，这对于急需发表高质量研究论文的临床研究人员来说，无疑具有重要的参考意义。感兴趣的小伙伴，现在是时候行动起来。