优秀！同一指标同一期刊同日双发，相似度高达90%的一区Top文章

摘要：2025年9月22日，中国人民解放军医学院学者基于CHARLS数据库，在期刊《European Journal of Preventive Cardiology》（医学一区Top，IF=7.5）发表题为:“Variations in remnant chole

文章一

2025年9月22日，中国人民解放军医学院学者基于CHARLS数据库，在期刊《European Journal of Preventive Cardiology》（医学一区Top，IF=7.5）发表题为:“Variations in remnant cholesterol and the risk of cardiovascular disease: a national longitudinal cohort study”的研究论文，旨在系统评估残余胆固醇（RC）动态变化、累计值、绝对值变化（ΔRC = RC随访 - RC基线）与新发心血管疾病（CVD)风险之间的关联。

研究基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库2011-2020年的数据，经过筛选，共纳入了3,866名数据完整、符合条件的参与者。并根据基线及随访期间RC水平变化将参与者分为以下4组：

持续较高组

持续较低组

由高到低组

由低到高组

图1 参与者的筛选流程

研究思路

研究采用Cox比例风险模型探究RC水平动态变化、累计值、绝对值变化与CVD风险之间的关联，并使用受试者工作特征（ROC）曲线评估其预测CVD风险的性能。此外，还进行了亚组分析和多重敏感性分析以验证结果的稳健性。

主要研究结果

研究结果显示，RC水平动态变化与CVD风险显著相关。具体而言，相较于RC水平持续较高组，RC水平由高到低组的参与者发生CVD的风险降低了29%。

表1 RC变化与CVD风险的关联

模型1：调整了年龄、性别、婚姻状况、教育程度、当前吸烟者、当前饮酒者、高基线血压（HBP）、低剂量脂质治疗、高敏C反应蛋白（hsCRP）及低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）；

模型2：进一步调整了基线残余胆固醇；

模型3：在模型2的基础上，将LDL-C调整为LDL-C的变化

同时，累计RC暴露与CVD风险升高呈正相关。相较于最低组（T1）的参与者，累积RC暴露量最高组（T3）的参与者CVD风险增加37%。

表2 累计RC暴露与CVD风险的关联

此外，研究进一步发现，ΔRC与CVD风险呈负相关关系。这意味着，在基线高RC的参与者中，ΔRC最低三分位数组的CVD风险显著降低。

表3 RC绝对变化与CVD风险的关联

值得关注的是，加入RC指标后，新模型的预测能力得到了显著改善（AUC从0.61提升到0.63 ）。

图2 ROC分析结果

此外，敏感性分析和亚组分析验证了结果的稳健性。

无独有偶，就在同日，另一高校团队也用CHARLS同一指标，在同一顶刊上发表了研究成果。

文章二

2025年9月22日，首都医科大学学者用CHARLS数据库，在期刊《European Journal of Preventive Cardiology》（医学一区，IF=7.5）发表题为：“Association between remnant cholesterol and the risk of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome progression: insights from the China health and retirement longitudinal study”的研究论文，旨在探究RC与我国中老年人群晚期心血管-肾脏-代谢综合征（CKM）风险的关联，并评估在CKM分期0-3期人群中，RC水平对新发心血管疾病（CVD）事件的预测价值。