生命8要素是刚出来的指标，就今年发了些文章，大家可抓住机会，尽情的去挖掘8要素的文章，今天一年才发了56篇文章： 目前对于
该研究的主要目的是探索两项独立大型调查中牙周炎和高血压之间的关系。其次，该研究旨在确定全身炎症是否对这种关联起到了中介效应的作用。
编者：我们发现2023年同年发表的两篇文章，暴露和结局基本相同，都使用了2005年-2018年的NHANES数据库的数据，与大家做个分享。 2023年9月，
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随着时间的流逝，我们的皮肤会出现皱纹，体内的器官也会衰竭，这是一场需要调动人体所有资源的持久战。虽然人总会衰老，这场战役终究失败，但是我们可以采取各种办法让衰老来得慢一些、晚一些，面对衰老也能从容优雅一些。 现代研究表明，氧化应激是衰老的一个重要因素。氧化自由基可以通过直接损伤细胞DNA和细胞膜来导致细胞死亡和损伤，从而导致衰老。食物是我们生命的基础，饮食是人体获取生长和维持所需营养素的主要途径。幸运的是，有研究发现部分饮食可以充当抗氧化剂，调节人体氧化应激，减缓衰老进程。
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2024年1月，中国学者在《science of the total environment》（一区，IF=9.8）发表题为："Serum HDL partially mediates the associationbetween exposure to volatile organic compounds andkidney stones: A nationally representative crosssectional study from NHANES" 的研究论文。
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2024年1月，中国学者在《Scientific Reports》（二区，IF=4.6）发表题为："The association between lipid biomarkers and osteoarthritis based on the National Health and Nutrition Examination Survey and Mendelian randomization study" 的研究论文。 本文结合横断面研究和孟德尔随机化来探索脂质生物标志物与骨关节炎(OA)之间的关系。利用NHANES数据库筛选有血脂标志物、OA及相关协变量的参与者，共筛选了3706名参与者。研究结果表明，通过NHANES数据库和MR分析，低密度脂蛋白（LDL）是OA的保护因素，而高密度脂蛋白（HDL）仍需进一步研究。本研究结果为OA的预防和治疗策略提供了新的生物标志物。
PHDI是基于EAT–Lancet委员会提出的“行星健康饮食”框架所建立的量化指标，用于评估个体饮食模式与可持续健康饮食目标的符合程度。 该指数综合考虑了谷物、蔬菜、水果、乳制品、动物性蛋白、植物性蛋白、添加糖和脂肪等多种食物组的摄入情况，既反映了饮食对个体健康的影响，也兼顾对环境可持续性的要求。 指标判定标准：
2025年9月11日，北京协和医学院学者用NHANES数据库，在期刊《Geroscience》（医学二区，IF=5.4）发表了一篇题为：“Phenotypic age acceleration as a novel predictor of benign prostatic hyperplasia: a prospective cohort study”的研究论文，旨在探究表型年龄和表型年龄加速对良性前列腺增生（BPH）的预测价值，并开发一个基于机器学习的风险预测模型，为精准预防和临床管理策略提供信息。 研究表明，表型年龄加速是BPH的一个独立的、可改变的危险因素，具有很强的预测价值。
2025年8月27日，南京医科大学硕士用 NHANES 数据库，在期刊《Joumal of The American Academy of Dermatology》（医学一区Top，IF=11.8）发表了一篇题为：“Increased Cancer Risk and Mortality in Individuals with Atopic Dermatitis: Evidence from the NHANES”的研究论文。旨在探究特应性皮炎（AD）与癌症之间的关联，以及二者共同存在时对全因死亡率的综合影响，从而为AD相关的健康后果提供新的见解。
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2024年1月，中国学者在《Cardiovasc Diabetol》（一区top，IF=9.3）发表题为："The association between TyG and all-cause/non-cardiovascular mortality in general patients withtype 2 diabetes mellitus is modified by age: resultsfrom the cohort study of NHANES 1999-2018" 的研究论文。 本文章基于全国健康与营养检查调查（NHANES）数据库，使用关联死亡率文件计算基线 TyG 并确定特定原因的死亡状态，通过多因素Cox和限制三次样条（RCS）回归模型评估TyG与全因/特定原因死亡率之间的相关性。结果表明，TyG与全因/非CV死亡之间的关联因
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