“最小心率与重症心肌梗死死亡的相关性分析：基于MIMIC数据库”
今天跟大家分享一篇基于MIMIC-III数据库年3月份发表在AnnTranslMed（IF=3.）上的文献。Minimumheartrateandmortalityincriticallyillmyocardialinfarctionpatients:ananalysisoftheMIMIC-IIIdatabase背景最小心率(MHR)在危重心肌梗死(MI)患者中常表现的很低。然而，MHR与危重MI患者死亡率之间的关系尚不清楚。方法（1）ICD-9编码筛选MIMIC-III数据库中MI患者的临床资料以及结局变量。（2）MHR定义为入ICU后第一个24h内的最小心率。根据MHR将所有纳入的患者分成2组：低MHR（MHR＜60bpm）和高MHR（MHR≥60bpm）。（3）结局变量：30天死亡率和1年死亡率。（4）Cox回归和限制性立方样图用于分析MHR与结局变量之间的关系。结果结果1基线资料这么多个变量，批量生成基线表格用起来结果2MHR与结局变量之间的相关性（MHR作为有序分类变量分析）结果3进一步探究MHR与结局变量之间的非线性关系（MHR作为连续变量分析）结果4敏感性分析结论对于危重MI患者而言，MHR低于60bpm可能与其30天和1年死亡率更高相关，提示MHR可能作为评估危重MI患者死亡的早期风险指标和治疗的潜在目标。该文分析思路较为简单，在分析的时候，MHR转换成了有序分类变量，以哑变量的形式纳入Cox回归模型当中，但是由于MHR本身是以连续变量的形式存在的，人为将其分成分类变量可能会导致研究结果的偏移，且无法实现连续暴露与结局变量之间的相关性。因此后续进一步采用限制性立方样条图来弥补Cox回归分析的局限性，实现MHR连续暴露与结局变量之间的相关性分析。既然是做预后分析，可在Cox回归分析后再加上K-M生存曲线分析两组患者的存活率，稍微丰富一下内容。一起成长，共同进步，有什么统计学问题可以扫描以下