为什么这么说呢？一起往下看吧！
2024年9月11日，知名期刊《Neurology》（医学一区top，IF=7.7）发表了一篇题为：“Association Between Abnormal Sleep Duration and Stroke in the United States”的研究论文，使用了NHANES数据库2005-2018年的数据，旨在比较有中风病史和没有中风病史人群的睡眠时间。
研究结果表明，相较于没有中风史的人，中风幸存者的睡眠时间更为异常。
如果你需要全文，在医学论文与统计分析请公众号后台回复关键词“pdf”。如果您需要进一步的挖掘NHANES数据库，不妨来看看我们的NHANES数据库一对一指导课程吧！详情可咨询助教，微信号：aq566665
研究团队使用NHANES数据库，经过纳排，最终纳入42,143名年龄18~44岁的参与者，其中1,572名有中风病史。
主要使用Rao-Scott χ2检验比较有和无中风病史参与者的正常睡眠时间(因文献中有多个定义，故为7-8小时/晚或6-8小时/晚)，并使用多项式logistic回归分析评估中风病史与睡眠异常的关系。
在该项研究中，睡眠时间被分为3类：长睡眠（＞8 h/晚）、正常睡眠（7~8 h/晚）、短睡眠（＜7 h/晚），其中长睡眠和短睡眠定义为异常睡眠时间。
研究结果表明，与未发生过中风的参与者相比，有中风病史的患者出现异常睡眠的风险更高。调整混杂因素后，相关性减弱，但结果依旧显著。
表1 多项式logistic分析无中风史和有中风史参与者的异常睡眠时间
研究设计与统计学方法
一、研究设计
P（Population）参与者：NHANES数据库2005-2018年18-44岁的参与者
E（exposure）暴露：中风史
O（outcome）结局：异常睡眠时间，包括长睡眠（＞8h/晚）和短睡眠（＜7h/晚）
S（Study design）研究类型：横断面调查。
二、统计方法
1.使用Rao-Scott χ2检验比较不同睡眠时间组间人口统计学和临床变量的分布差异，并使用同样的方法比较了有和没有中风史的参与者的3类睡眠时间的加权患病率。
2.使用三分类Logistic回归分析评估睡眠时间与中风病史之间的关系，并计算OR和95% CI。P<0.05被认为具有统计学意义。
闲来郑语
大家感觉如何？
今天这篇文章，刚看到题目，我想，中风和睡眠时间应该有人研究过吧
仔细一看，这篇文章的暴露是中风史，结局是睡眠时间。更要深思了！中风对睡眠时间的影响，显而易见的，值得研究吗？
这篇文章的方法也很简单，现在这个内卷的大环境下，能发表到高分的一区top期刊，有点不可思议了！我都觉得这是关系户了！
你觉得呢？
在医学论文与统计分析公众号后台回复关键词“pdf”，即可获取原文！更多关于公共数据库Nhanes一对一R语言统计指导，请联系郑老师团队，助教微信：aq566665。
