临床/流行病学公共数据库的风头现在都集中在GBD数据库，但大家不要忘记还有一个非常有发文潜力的数据库——NHANES！ 涵盖的数据类型非常广，它爆火的时间比GBD还要早一些，虽然目前发文量比较多，但一旦有创新选题，立马就能发高分，潜力还是非常大的！
简单来说，现阶段想用单一NHANES数据库发高分顶刊，需要拼选题，高创新性和研究意义的选题，直接预定10分+！
小记者这次就带来一个哈佛团队的顶刊（European Heart Journal，IF=38.1）文章，3张图拿下了38分，一起来看看国际顶尖团队是怎么把NHANES玩出新高度的~
该文章研究美国成年人饮用咖啡的时间和死亡率关系：
1. 选题：确定为“咖啡饮用时间与死亡率的关系”，该选题的社会关注度比较高，临床研究意义和创新性均在线，选题比较成功；
2. 思路设计：该研究做的是单一数据库分析，比较特殊的一点是利用两步聚类识别咖啡饮用时间模式，除此之外都是常规统计分析，这套分析流程已经很成熟了，也比较好操作，再换个新颖选题还可以就发高分！
从这篇文章来看，用好选题，NHANES确实可以发顶刊，发文思路已就位，换个新选题又是一篇！没时间学统计或实操的朋友，直接找小记者，你的得力助手已就位，思路设计、个性化分析都可胜任，当然拼速度也离不开好用的硬件设备，需要生信服务器可滴滴小记者，时刻等待你的召唤~
研究思路
基于NHANES数据使用两步聚类来识别人群中喝咖啡时间的模式，并进行内部验证以及基于 WLVS 和MLVS队列的外部验证。然后在Cox比例风险模型中估计风险比(HRs)和95%可信区间(CIs )，以评估咖啡饮用时间和咖啡摄入量模式与全因死亡率和病因特异性死亡率之间的关联。
研究概览
主要结果
1. 基于NHANES数据确定了两种不同的咖啡饮用时间模式:早晨型（占比36%）和全天型（占比16%），并在内部和外部数据中进行模式验证
图1：咖啡饮用时间模式的识别
2. Cox比例风险模型分析显示，早晨型与较低的全因死亡率显著相关，而全天型与全因死亡率无关 ，调整协变量后关联性没有改变。对于特定原因死亡率，早晨型与 CVD 特异性死亡率较低显著相关，但与癌症死亡率无关，全天型与 CVD 特异性死亡率或癌症死亡率的风险无关
表2：咖啡饮用模式与死亡率的关系
3.咖啡摄入量和咖啡饮用时间模式与死亡风险的联合关联分析发现，咖啡摄入量与全因死亡风险之间的关联因咖啡饮用时间的模式而异 ，在早晨型模式的参与者中，较高的咖啡摄入量与较低的全因死亡率显著相关，但在全天型模式的参与者中则没有关联。 在CVD 特异性死亡率中观察到类似的交互模式，但作用不显著
图2：咖啡摄入量和咖啡饮用时间对死亡风险的联合关联
图3：根据咖啡饮用时间模式，咖啡摄入量与死亡风险间的剂量-反应关系
小结
该文章是第一项调查咖啡饮用时间模式与死亡风险之间关联的研究，选题创新性确实高，并且聚焦社会高关注度话题，研究意义也比较高，直接奠定了发顶刊的基础！有了好选题，分析层面就不需要太复杂了，依靠常规统计分析就能事半功倍拿高分！关键是套路成熟好复现，再换个新颖选题还能再来一篇10分！ NHANES等数据库分析选题拿不准，分析搞不定？小记者带专业团队来帮你，可评估选题，可思路设计，可定制分析，十年分析经验，成本周期可控，性价比很高，有需要就来滴滴我吧！
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