Pag-aaral ng NHANES

paglalarawan

Pag-aaral ng NHANES

Isang cross-sectional o trend study na handa nang ilathala na nakabatay sa National Health and Nutrition Examination Survey, ang sumuri sa paraan ng pagtukoy ng NCHS sa halip na sa paraan ng karamihan sa mga isinumiteng papel ng NHANES. Mas mahalaga ang pagkakaiba bawat taon: Ang NHANES ang pinakamadalas na pinag-aaralang pampublikong dataset sa klinikal na pananaliksik, alam ito ng mga editor, at ang pinakakaraniwang dahilan kung bakit tinatanggihan ang isang manuskrito ng NHANES ay dahil hindi pinansin ang kumplikadong disenyo ng survey. Umiiral ang serbisyong ito upang makagawa ng bersyong makakaligtas sa pagsusuring iyon.

Kailan Ito ang Tamang Pag-aaral

Sinasagot ng NHANES ang mga tanong tungkol sa populasyon ng US na hindi institusyonal kung saan ang pagkakalantad at kinalabasan ay parehong sinusukat sa survey, dietary intake, laboratory biomarkers, anthropometry, pisikal na aktibidad, pagkakalantad sa kapaligiran, mga kondisyong iniulat ng sarili, at mortalidad sa pamamagitan ng naka-link na National Death Index. Ito ang tamang instrumento kapag kailangan mo ng pambansang representatibong prevalence, isang kaugnayan ng pagkakalantad-kinalabasan sa pangkalahatang populasyon, o isang trend sa iba't ibang cycle.

Ito ang maling instrumento para sa anumang nangangailangan ng longitudinal follow-up sa loob ng mga indibidwal, bihirang sakit, mga resulta batay sa ospital, o mga epekto ng paggamot. Ang NHANES ay cross-sectional ayon sa disenyo; ang bawat kalahok ay sinusukat nang isang beses. Kung ang iyong tanong ay nangangailangan ng insidente sa halip na paglaganap, sasabihin namin ito bago ka bumili sa halip na maghatid ng isang pag-aaral na tatanggihan ng isang tagasuri batay doon.

Paano Talaga Ginagawa ang Pagsusuri

Ang disenyo ay hindi opsyonal. Gumagamit ang NHANES ng isang stratified, multistage probability sample na may hindi pantay na selection probabilities, at dapat itong isaalang-alang ng bawat nailathalang pagtatantya.

• Pagpili ng timbang, hindi paghula ng timbang – Ang tamang timbang ay nakadepende sa kung aling mga baryabol ang gagamitin ng iyong pagsusuri. Ang mga baryabol na para lamang sa panayam ay kumukuha ng WTINT2YR; anumang kinuha mula sa mobile examination centre ay kumukuha ng WTMEC2YR; ang mga fasting subsample biomarker at dietary day-two recall ay kumukuha ng sarili nilang timbang. Ang paggamit ng maling timbang ay tahimik na nagdudulot ng bias sa bawat pagtatantya sa papel.
• Tamang muling pagtimbang ng maraming siklo – Ang pagsasama-sama ng mga siklo ay hindi concatenation. Ang mga timbang ay hinahati sa bilang ng mga siklong pinagsama-sama, at bineberipika namin na ang bawat baryabol ay nakolekta gamit ang maihahambing na metodolohiya sa buong window bago ang pooling. Kung saan ang isang pamamaraan sa laboratoryo ay nagbago sa kalagitnaan ng window, ang mga equation ng NCHS regression-correction ay inilalapat o ang mga apektadong siklo ay hindi isinasama, kasama ang desisyon na nakadokumento.
• Pagsusuri ng subpopulasyon, hindi pagtanggal ng hilera – Ang paghihigpit sa mga nasa hustong gulang, o sa isang grupo ng sakit, ay ginagawa gamit ang isang opsyon na subpopulasyon upang mapanatili ng pagtatantya ng variance ang buong istruktura ng sample. Ang pag-alis sa mga row sa halip ay magbubunga ng mga standard error na mali sa direksyon na hindi mo mahuhulaan.
• Linerisasyon ng seryeng Taylor – Inilapat kasama ng SDMVSTRA at SDMVPSU, kung saan ang mga degree of freedom ay kinakalkula bilang mga PSU na binawasan ng strata. Ang maliliit na subgroup na nasa ibaba ng mga stable-estimate threshold ay iniuulat nang ganito sa halip na ipakita nang may maling katumpakan.
• Pagpili ng confounder na nakabatay sa DAG – Ang hanay ng pagsasaayos ay pinili mula sa isang tahasang diagram ng sanhi. Hindi kami gumagamit ng sunud-sunod na pagpili sa kinalabasan, at hindi kami nag-aakma para sa mga tagapamagitan o mga nagtutunggali, na parehong mga karaniwang pagkakamali sa nailathalang panitikan ng NHANES.
• Sinubukan ang non-linearity, hindi ipinapalagay – Mga pinaghihigpitang cubic spline na may mga buhol sa mga kumbensyonal na percentile, kasama ang threshold at segmented analysis kung saan ang ugnayan ay tunay na hindi monotoniko.
• Hinahawakan ang multiplicity – Kung saan maraming exposure o resulta ang sinubukan, inilalapat at iniuulat ang false-discovery rate correction.
• Nawawalang datos na tahasang tinugunan – Sinuri ang padron, pinag-isipan ang mekanismo, at inilapat ang maraming imputasyon kung saan naaangkop, kasama ang isang kumpletong pagsusuri ng case sensitivity.

Ang Natatanggap Mo

• Kumpletong manuskrito – Panimula, mga pamamaraan, resulta, talakayan at mga limitasyon, nakasulat ayon sa mga kumbensyon ng pag-uulat ng iyong target na journal
• Mga talahanayan na may timbang na survey – Kabilang ang weighted descriptive table na inaasahan muna ng mga tagasuri
• Mga datos sa kalidad ng publikasyon – Vector output, may sukat at letra para sa journal
• Buong code ng pagsusuri – R (survey package) o Stata (svy prefix), maaaring i-comment at patakbuhin, kaya ang pagsusuri ay maaaring kopyahin mo o ng isang tagasuri
• Nakumpletong checklist ng STROBE - Tingnan ang aming Tutorial sa STROBE para sa kung ano talaga ang sinusuri ng mga tagasuri
• Talaan ng pagsusuri – Bawat siklo na kasama, bawat baryabol na hinango, bawat pagbubukod at kung bakit
• Isang yugto ng mga rebisyong hiniling ng may-akda

Ano ang Hindi Kasama

Hindi kami gumagamit ng ghost-write na awtor. Ikaw ang namamahala sa tanong sa pananaliksik, sinusuri ang interpretasyon, at inaako ang responsibilidad para sa mga siyentipikong pahayag, na siyang dahilan kung bakit lehitimong iyo ang magiging resulta ng papel. Hindi kami nagsusumite para sa iyo, hindi namin ginagarantiyahan ang pagtanggap sa anumang journal, at hindi kami tumutugon sa peer review bilang bahagi ng paketeng ito (na isang hiwalay na serbisyo). Ang mga singil sa pagproseso ng artikulo ay sa iyo. Kung ang pagsusuri ay magbunga ng null na resulta, isusulat namin ang null na resulta; hindi kami maghahanap ng makabuluhan.

Kapag Sasabihin Namin sa Iyo na Huwag Mong Bilhin Ito

Kung ang iyong tanong ay ilang beses nang nasagot sa NHANES na may parehong exposure at kinalabasan, mahihirapan ang susunod na papel gaano man ito kahusay na naisagawa. Kung ang mga variable na kailangan mo ay nakolekta sa isang cycle lamang, hindi susuportahan ng sample ang subgroup analysis. Kung ang iyong kinalabasan ay may napakakaunting mga kaganapan sa weighted sample para sa isang matatag na pagtatantya, walang dami ng pagmomodelo ang mag-aayos nito. Sinusuri namin ang lahat ng tatlo bago simulan, at kung ang sagot ay hindi dapat gawin ang pag-aaral, sasabihin namin ito at ibabalik ang bayad. Ang Feasibility & Protocol Assessment ay umiiral nang eksakto upang ang pagsusuring ito ay maisagawa bago ang isang buong pangako.

Pag-access sa Data

Ganap na pampubliko ang NHANES. Kami mismo ang kumukuha ng datos, walang aplikasyon, walang kasunduan sa paggamit ng datos, at walang anumang bagay na maaari mong ayusin. Ginagamit ng mga pagsusuring nauugnay sa mortalidad ang mga inilabas na pampublikong file ng linkage ng NDI.

timeline

Ang karaniwang paghahatid ay 15 araw ng negosyo mula sa napagkasunduang plano ng pagsusuri. Ang mga pag-aaral ng trend na may maraming siklo at mga disenyo na puno ng imputasyon ay maaaring tumagal nang mas matagal; kung gugustuhin mo, sasabihin namin sa iyo bago ka magbayad, hindi pagkatapos.

Mga karaniwang Tanong

Maari bang ulitin ang pagsusuri? Oo. Matatanggap mo ang code at ang analysis log, at pampubliko ang datos, kaya kahit sino, kabilang ang isang nagdududang tagasuri, ay maaaring patakbuhin itong muli.

Kailangan ko bang irehistro ang pag-aaral? Hindi kinakailangan, ngunit lalong inaasahan ito ng ilang mga journal kahit para sa mga gawaing retrospektibo. Tatalakayin natin ang mga pangangatwiran sa artikulong ito tungkol sa pagpaparehistro ng mga pag-aaral na retrospektibo.

Maaari mo bang gamitin ang format ng aking target na journal? Opo. Sabihin sa amin ang journal sa simula at ang manuskrito ay nakasulat na ayon sa istruktura at limitasyon ng salita nito.

Paano kung mayroon na akong draft na tinanggihan? Ipadala ito. Ang muling paggawa ng isang manuskrito ng NHANES na tinanggihan sa desk ay isang karaniwang kahilingan at kadalasang mas mura kaysa sa isang pag-aaral na binuo mula sa simula.

Pinalawak na Saklaw

Ang multi-cycle trend decomposition, propensity-matched designs, mediation analysis, at linkage ng NHANES sa iba pang data sources ay sinisipi nang paisa-isa, karaniwang mula $3,500. Kung ang iyong tanong ay sumasaklaw sa higit sa isang database, tingnan ang Extended & Multi-Database Registry Study.

May Tanong Ka Muna?

Kung hindi ka sigurado kung ito ang tamang bagay para sa iyong tanong sa pananaliksik, magtanong bago ka bumili. Ipadala ito sa ibaba at sasagot ang isang senior analyst sa loob ng isang araw ng negosyo. Walang obligasyon, at kung may ibang produkto na mas angkop sa iyo, o kung ang tapat na sagot ay hindi kami makakatulong, sasabihin namin ito.