其他
老兵不死,只是血脂异常……
对于老兵事务部系列这种规模的回顾性分析研究,显然不可能实现像实验室研究一样的事前控制,所以入组的队列之间必然存在全方位的基线差异,毕竟,作为研究对象的人群,其生活状态本质上就是参差不齐的; 既然无法事前控制变量,那么就只能退而求其次,采用事后控制的方法。而Al-Aly老师这一系列研究,可以说是事后控制变量的教科书案例; 比如,就拿之前同样发表在Lancet的糖尿病研究为例:Al-Aly老师他们首先初步框出了六百来万在2019年期间使用过VHA医疗服务的老兵作为潜在受试者;
然后通过VHA的医疗记录,他们又细化框出了接近三十万例于2020年3月到2021年9月期间PCR实锤的新冠病毒感染病例(所以包含了除Omicron之外其他所有流行毒株);
再然后,从以上感染者里面,他们进一步选出二十七万例确诊后存活超过30天的病例(因为死了就没有后遗症了……)
接下来,他们回头从最开始初步框出的六百多万名潜在受试者里面安排了540万人作为同期阴性对照组;
他们觉着一个阴性对照组还不够,又从2017年使用过VHA服务的病历里面选取了六百多万人作为历史阴性对照组;
初步确定人数之后,Al-Aly老师他们又根据糖化血红蛋白水平、国际疾病分类(ICD10)的糖尿病诊断记录,以及糖尿病相关药物的用药史等客观信息,剔除掉了在新冠感染之前一年就存在糖尿病风险的受试者(VHA威武……);
最终,三个组的人数分别为——新冠组接近二十万人、同期对照组411万人,以及历史对照组429万人(别吃惊,他们这个系列基本都是这个数量级的人数规模);
他们又严丝合缝地调整了各种协变量,包括性别年龄肤色种族吸烟史基础病BMI这类的;
还没完呢,他们在分好队列之后,又试算了各种阴性和阳性结局控制,再次验证了队列设计严丝合缝~
最后他们还把受试者和对照组各种重新细分队列,研究各个subgroup之间的一致性——比如年轻人vs老年人、男vs女、白人vs黑人、打过疫苗的vs没打疫苗的,等等。
胆固醇水平超过200 mg/dL的风险增加26%; 甘油三酯水平超过150 mg/dL的风险增加27%; 低密度脂蛋白超过130 mg/dL的风险增加24%; 高密度脂蛋白低于40 mg/dL的风险增加20%; 以上所有情况打包计算,任意血脂异常发生风险增加20%。