一，研究背景（立項依據(jù)）

為此，作者設計一項病例對照研究，旨在同時評估可能是PD的保護性或危險性因素的幾種環(huán)境和生活方式因素以及合并癥和藥物。

通過這種方法，作者試圖將某些因素確定為PD的獨立預測因素，測量和比較其相對效應大小以及調查風險/保護因素是否相互作用來改變PD風險，從而增強對PD風險因素的當前了解。此外，該研究旨在評估PD患者中危險因素的分布，從而通過聚類分析方法確定PD的病因亞型。

1，受試者納入標準

病例組：2018年9月至2019年9月期間，于6個神經內科的運動障礙病門診接受隨訪的PD患者，診斷為單基因所致PD的患者被排除在外；

對照組：在研究期間從參與神經內科的非PD門診患者的親屬中招募。

依據(jù)年齡分層，性別和轉診中心，將健康對照與病例患者進行頻率匹配。如果潛在對照接受過已知可誘發(fā)帕金森氏癥的藥物治療，或與參與研究的病例患者有關，則排除在外。病例和對照受試者未獲知研究假設。

2，變量定義

通過在PubMed上進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫搜索選擇本研究中調查的潛在危險因素，以便確定對照研究的總體。

于以下任何原因，將文章排除在分析之外：1）使用語言不是英語，2）研究的疾病未明確指定為PD，或3）研究未設立對照組。搜索策略使用了關鍵字“帕金森氏病”和“風險因素”或“保護因素”或“環(huán)境”或“教育”或“職業(yè)”或“吸煙”或“咖啡”或“體力活動”或“合并癥”或“手術”或“頭部外傷”或“感染”或“糖尿病”或“高血壓”或“癌癥”或“白內障”或“痛風”或“非甾體類抗炎藥”或“溶劑”或“農藥”或“油”或“金屬”或“油漆”或“毒物”或“農村生活”或“農業(yè)活動”或“口服避孕藥”或“藥物”。

作者系統(tǒng)地評估了每一項對內源性和外源性因素與PD相關性的對照研究。兩名調查人員分別仔細檢查了潛在合格文章的全文。根據(jù)目前的文獻，與PD相關的潛在因素列舉在表1中。

3，數(shù)據(jù)采集

對參與該研究的所有病例和對照進行半結構化問卷調查。該問卷包括有關人口統(tǒng)計學特征，生活方式因素，體育活動，合并癥（包括癌癥，動脈高壓，貧血，糖尿病，痛風，病毒感染，消化不良，幽門螺桿菌感染和甲狀腺功能減退癥等）以及可能參與PD發(fā)展的有毒物質和藥物暴露（非甾體抗炎藥，雌激素，口服避孕藥，他汀類藥物，β2-腎上腺素受體激動劑/拮抗劑和全身麻醉藥等）的信息。

該問卷由每個中心的一名醫(yī)學訪問員親自管理。為了使人際關系的可靠性最大化，訪調員在研究前接受了培訓。該問卷通過對患者在PD發(fā)作前的整個生命周期進行訪談，評估了可能存在的風險/保護因素。對照者接受了與其配對病例患者相同的暴露前期采訪。

調查問卷中未評估根據(jù)先前研究未發(fā)揮保護作用或危險因素作用的因素。而且，不包括根據(jù)Braak模型認為是運動前癥狀的因素，例如抑郁，便秘和REM睡眠行為障礙。病前人格特征，壓力事件，遺傳因素和生物標志物也被排除在外，因為使用半結構問卷無法清楚地檢測出它們。

相反，飲食因素已包括在問卷中，但需要分別進行分析。調查表中包括種族，但由于所有參與者均為高加索人和來自意大利，因此作者沒有分析這一因素。

4，數(shù)據(jù)分析

在進行數(shù)據(jù)分析之前，要同時進行范圍和一致性檢查，以進行數(shù)據(jù)清理。使用標準統(tǒng)計軟件包（STATA 11）進行分析。

數(shù)據(jù)以百分比或平均值±SD表示，并通過χ2檢驗和t檢驗比較組，并酌情用Newman-Keuls事后檢驗進行單因素方差分析（ANOVA）。首先通過單變量回歸分析評估研究變量與結果的關聯(lián)，然后計算比值比（OR），兩側95％置信區(qū)間（95％CI）和p值（似然比統(tǒng)計量）。大多數(shù)暴露變量在模型中由單個指標變量表示（如果受試者暴露，則為1；否則為0）；否則變量作為連續(xù)變量（年齡，受教育年限）包含在模型中。包含缺失信息的病例和對照記錄被排除在分析之外。為了檢查II型錯誤，由Schlesselman報道的病例對照研究中，病例/對照比率不相等，通過方程式評估了相對于每個變量的統(tǒng)計功效。

在將所有研究變量納入初始模型后，進行多變量分析。根據(jù)經驗，建議的對象與變量比率通常考慮對每個評估變量進行10-15個患者與對照對的評估。因此，在600多個病例和對照組對象中理論上可以測試30多個變量。擬合包含所有選定變量的模型后，刪除不重要的變量并擬合了新模型。通過檢查每個p值的顯著性并比較新舊模型的估計OR值來評估變量的重要性。估算值針對年齡，性別，受教育年限和轉診中心進行了調整。為了排除共線性問題，作者進一步檢查了每對選擇的獨立變量的相關系數(shù)，未找到相關系統(tǒng)接近于+1的。

隨后，作者通過估算因交互作用引起的相對超額風險（RERI），在加性尺度上測試了交互作用。作者專注于加性相互作用，因為通常認為此參數(shù)更適合病例對照研究。為了獲得RERI及其95％CI，作者按照STATA代碼估算加性相互作用。由于加性相互作用指數(shù)的解釋僅適用于風險因素，因此在計算RERI之前，將與咖啡，吸煙和體育鍛煉相關的編碼反轉。

使用Jaccard方法分類數(shù)據(jù)的非分層（k-means）聚類分析是針對PD患者的二，三和四聚類解決方案。進行聚類分析的變量選自多變量分析所產生的主要效應模型中的變量，包括PD家族史，消化不良，接觸有毒物質和全身麻醉。為了測試亞組分類的有效性，作者調查了聚類分析與聚類分析中未包含的變量之間的任何關聯(lián)，這些變量包括年齡，性別，疾病發(fā)作年齡，疾病持續(xù)時間以及保護性生活方式因素，例如咖啡，吸煙，和體育鍛煉。然后使用組間方差分析或連續(xù)變量的不成對t檢驗對通過聚類分析生成的亞組進行事后比較。所有統(tǒng)計檢驗均為雙尾檢驗，p值小于0.05被認為具有統(tǒng)計學意義。

在研究期間，共有694名PD患者和640名健康對照組符合入選標準，并同意參加研究。

病例組和對照組受試者的性別相似（407名男性和287名女性與351名男性和289名女性，p = 0.2），但年齡方面（67.9±9 vs. 64.7±10.3歲，p <0.01）和受教育年限（11.2±4.9與12.8±4.7，p <0.01）差異顯著。PD患者的臨床特征見表2。

原文表2

1，單變量分析

如表1所示邏輯回歸單因素分析顯示：

（1）PD家族史，頭部外傷，消化不良以及接觸農藥，油，溶劑，油漆，金屬，化學療法和麻醉與作為危險因素的結果密切相關；

（2）生活方式因素（包括咖啡，吸煙和體育鍛煉）與PD呈顯著負相關；

（3）在PD與幾種合并癥或NSAID，雌激素，口服避孕藥，他汀類藥物和

鈣通道阻滯劑等藥物之間未發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計學上的顯著關聯(lián)；

 原文表1，694例帕金森氏病患者和640名對照對象的單因素邏輯回歸分析結果

2，多因素分析

多因素分析的初始模型包括所有研究變量，主要的影響模型包括PD的家族史，消化不良以及與農藥，油和金屬的接觸是獨立的危險因素，而咖啡的攝入，吸煙和身體活動則是PD的獨立保護因素。

此外，作者還擬合了另一個模型，該模型最初包含“暴露于毒素”的總體變量，而不是暴露于農藥，油，溶劑，塑料，油漆和金屬的單獨變量。在最終模型中，毒素的可變暴露量得出OR值為2.4（95％CI，1.8-3.2；p = 0.003），而其他估算值則基本保持不變。多變量分析選擇的變量與PD的持續(xù)時間之間沒有關系，PD的持續(xù)時間分為兩個級別：> 2年和<2年。主效應模型的估計表明，全身麻醉和暴露于油脂比其他因素對PD發(fā)生風險的影響更大，而家族病史具有中等強度（如下表3所示）。

原文表3，694例帕金森氏病患者和640例對照受試者的多變量邏輯回歸分析結果。估算值針對年齡，性別，受教育年限和轉診中心進行了校正。

3，加性相互作用

PD家族史與多因素分析選擇的任何風險和保護因素之間沒有統(tǒng)計學上顯著的加性相互作用。同樣，確定的環(huán)境風險和保護因素之間的相互作用條件也從未達到顯著的RERI值。

4，PD患者的聚類分析

生成群集方案時所包含的變量是已確定的PD危險因素（PD家族史，消化不良，接觸毒素和全身麻醉）。作者使用先前確定的最佳聚類數(shù)進行k均值聚類分析時，得到的四組包括132例患者（第1組），175例患者（第2組），127例患者（第3組）和259例患者（第4組）。

其中，第1組中的所有132例患者均報告了PD家族史，以及消化不良（29％），毒素暴露（34％）和全身麻醉暴露（7.6％）。在其余三組中，沒有患者報告PD家族史。在第2組中，所有175例患者均報告了毒素暴露，54例（31％）有消化不良和15例患者（8.6％）全身麻醉。在第3組中，有103例患者存在消化不良（81％），全身麻醉有36例（28％），而該組中沒有受試者報告有毒素暴露。最后，第4組僅包含未報告暴露于任何調查因素的患者。對于不包括在聚類分析中的變量，在年齡，性別，PD發(fā)作年齡以及生活方式保護因素（如咖啡攝入量，吸煙和體育鍛煉）的發(fā)生頻率方面，四組之間沒有發(fā)現(xiàn)差異（如下表4所示）。

原文表4，聚類分析中包含的聚類與變量（風險因素）的關聯(lián)

五、結論

1，總結

這項研究同時評估了31種PD的假定風險和保護因子，并提出PD家族史，消化不良以及接觸農藥，油脂，金屬和全身麻醉是PD的獨立危險因素，而咖啡攝入，吸煙和體育鍛煉則是PD的獨立保護因素。

此外，作者并未對以下幾項因素賦予任何風險改變的作用，包括農業(yè)活動/農村生活，溶劑，涂料，癌癥，糖尿病，頭部受傷，高血壓，消化不良，幽門螺桿菌，甲狀腺功能低下，痛風，腸易激綜合癥，白內障，丙型肝炎病毒感染，其他病毒感染，他汀類藥物，非甾體抗炎藥，抗痛風藥，口服避孕藥，甜菜堿激動劑和化學療法。

盡管樣本量很大，但并未顯示與PD顯著相關的任何因素之間的顯著相互作用。然而，聚類分析表明，即使一定比例的患者沒有任何危險因素，同一組患者中仍可能存在多種危險因素?？偠灾?，這項研究表明，未來需要一定的預防策略，以減少不同風險因素的共存。

2，優(yōu)勢及局限性

本研究的創(chuàng)新性：

（1）樣本量足夠大，可以為所有調查變量提供足夠的研究能力，從而有信心地支持主要影響模型所排除的因素缺乏風險修正作用；

（2）所招募的患者在地理來源和種族方面相對均一，這排除了由于不同地理區(qū)域而導致的危險因素的差異關聯(lián)；

（3）此外，本研究有兩個新穎結果：

其中一個是，確定的九種風險/保護因素之間沒有相互影響。盡管之前有幾項研究調查了PD風險/保護因子的可能情況，但只有少數(shù)先前的研究調查了PD風險/保護因子之間可能的相互作用；

另一個新穎結果是，聚類分析顯示了人群中存在四種不同亞型的患者（見上述結果描述），四種不同的病因PD亞型的存在表明，被歸類為“帕金森氏病”的可能是由于危險因素的不同組合所致。此外，患者之間疾病過程的上游發(fā)病機制可能有所不同，這涉及癥狀前測試，神經保護性治療和基于行為的預防。

本研究的局限性：

（1）為了招募大量的受試者，作者使用連續(xù)的非隨機抽樣，這是一種具有成本效益和時間效益的選擇方法，但可能會引入選擇偏見。病例對照設計可能會導致回憶偏倚和因果偏見，特別是由于PD是具有延長持續(xù)時間的前驅期的慢性長期疾病，因此可能存在回憶偏倚；

（2）另一個局限性是病例和對照組的年齡不同。為了避免年齡對結果可能造成的混淆影響，對年齡進行了多元分析調整；

（3）關于PD與合并癥之間的關系，重要的是要指出，在這項研究中檢查的某些臨床狀況，例如幽門螺桿菌可能沒有被全面診斷，因此有可能影響結果。

之所以解析這篇論文，是因為這篇論文有以下特點：

• 這是一篇非常好的預后因素論文范例；

• 課題設計簡單，只有4個表格，其他醫(yī)生可以照貓畫虎；

• 研究對象常見，是針對帕金森病的治療；

• 694例的樣本量，中國學者很容易滿足；

• 本研究有很多缺陷，但瑕不掩瑜；

• 發(fā)表于神經科頂刊Neurology雜志（IF：10.4）。

這篇論文不僅僅是一篇非常好藥物遺傳學SCI論文模板，也是一個很好的研究生課題，以及一些小的基金設計，如首特基金、或者博士后基金等的課題模板。

包括PD在內的許多神經退行性疾病只有少部分表現(xiàn)為家族遺傳性，而大部分表現(xiàn)為散發(fā)性，雖然他們享有許多共同病理特征和臨床表現(xiàn)，但是致病原因必然是多樣化的，絕不僅僅拘泥于遺傳因素。

由此及彼，臨床醫(yī)生可以以這篇文章為范例，擴展到其他類型的疾病當中，以分析相應疾病的保護因素和風險因素。

尤其是聚類分析，這是一個非常非常好的臨床研究統(tǒng)計分析工具，建議好好利用。