尊嘟假嘟，都2024年了，不会还有人不知道孟德尔随机化与NHANES数据库可以这么玩吧！

目的：在先前的观察性研究中，腰痛（LBP）与教育有关，但因果关系尚不清楚。本研究旨在评估教育对腰痛的影响，并探索多种生活方式因素的中介作用。

结果：受教育程度提高4.2年可使腰痛风险降低48%（OR=0.52;95%CI：0.46-0.59）。与高中以下教育的人相比，高中以上教育的人发生腰痛的风险降低28%（OR=0.72;95%CI：0.63-0.83）。在MR研究中，吸烟占总效应的12.8%（95%CI：1.04%至20.8%），而BMI占5.9%（95%CI：2.99%至8.55%）。吸烟和BMI的综合中介作用为27.6%（95%CI：23.99%至32.7%）。在NHANES研究中，只有吸烟表现出中介作用，占该作用的34.3%（95%CI：21.07%至41.65%），而BMI没有表现出中介作用。

结论：较高的教育水平对腰痛风险具有保护作用。此外，在受教育程度较低的人群中实施减少吸烟和促进减肥的干预措施也可以降低这种风险。

1. 教育和潜在中介因素对腰痛的影响

 在 UVMR 分析中，教育程度每增加 1 个 SD，LBP 发生率就会降低 48%，OR 为 0.52（95% CI：0.46 至 0.59）。对于分析的四种潜在介质，饮酒与 LBP 无关（OR=0.93；95% CI：0.74 至 1.18）。观察到吸烟、体重指数和休闲电视与腰痛之间未经调整的关联，OR 分别为 2.00（95%CI：1.53 至 2.62）、1.26（95%CI：1.16 至 1.37）和 1.58（95%CI：1.37 至 1.81） ）， 分别。教育对吸烟（β= -0.22；95%CI：-0.24至-0.20）、饮酒（β= 0.04；95%CI：0.01至0.08）、BMI（β= -0.22）的影响 ；95%CI：-0.29 至 -0.15），以及休闲电视时间（β= -0.60；95%CI：-0.64 至 -0.57）。

在 NHANES 研究中，使用单变量逻辑回归检查了每个协变量和 LBP 的关联。结果显示，性别、种族、BMI、家庭收入、吸烟状况、体力活动水平、看电视时间以及高血压或糖尿病都与腰痛的患病率有关。然而，没有观察到饮酒与腰痛之间的关联，这与MR分析的结果一致。亚组分析结果表明，教育水平与腰痛之间的关联在所有亚组中保持一致。

2.中介效应

UVMR 分析中，饮酒对 LBP 没有影响，因此被排除在随后的 MVMR 分析之外。在筛选潜在的中介者时，构建了四个模型，分别针对不同的中介者进行了调整，如下图所示。结果一致表明教育对 LBP 具有直接影响，但没有完全中介的证据。在模型 1 中调整教育程度、BMI 和吸烟指数后，休闲电视时间的 OR 变得微不足道（OR=1.14；95%CI：0.84 至 1.54），因此将其排除在进一步分析之外。吸烟和体重指数对 LBP 的调整后因果效应分别为 OR=1.46（95% CI：1.03 至 2.09）和 OR=1.18（95% CI：1.08 至 1.30）。

在 NHANES 研究中，调整其他协变量后，教育水平与吸烟状况呈负相关（OR=0.62；95%CI：0.56 至 0.68）；然而，它不再与 BMI 相关（β= -0.16，95% CI：-0.47 至 0.15）。此外，吸烟状况和BMI均与LBP的发生独立相关，OR分别为1.24（95％CI：1.10至1.40）和1.02（95％CI：1.01至1.03），

在MR分析中，教育水平对LBP的总效应（γ，如图5所示）为-0.658（95% CI：-0.79至-0.53），在NHANES研究中为-0.306（95% CI：-0.79至-0.53）。CI：-0.39 至 -0.22）。MR 分析中的直接效应（γ*，如图 5 所示）为 -0.476（95% CI：-0.71 至 -0.24），NHANES 研究中的直接效应为 -0.282（95% CI：-0.37 至 -0.20）， 分别。中介分析显示，MR研究中吸烟占总效应的12.8%（95% CI：10.4～20.8），BMI占5.90%（95% CI：2.99～8.55），其综合中介比例为 27.6%（95% CI：23.99 至 32.7）。相比之下，在 NHANES 研究中，只有吸烟显示出中介作用，比例为 34.3%（95% CI：21.07 至 41.65），而 BMI 并没有起到中介作用，如表所示。

1. 数据集来源

MR:

受教育程度：自社会科学遗传协会联盟全基因组关联研究 （GWASs） 荟萃分析;

LBP: FinnGen;所有选择的工具变量(IVs)必须满足以下3个主要假设:

1. 相关性:仪器(基因变异)与暴露直接相关。

2. 独立性:检测手段(遗传变异)与结果之间不存在混杂因素。

3. 排除限制:该工具(遗传变异)仅通过暴露与结果相关。

 NHANES 研究数据:  1999 年至 2004 年之间的数据。

2. MR分析

两步MR:第一步，计算出教育程度和中介变量与LBP的因果关系，然后再计算出中介变量与教育程度的因果关系；第二步；利用多变量孟德尔创建多个模型，分别计算出每个模型中教育程度对LBP的直接效应，从而计算出中介变量中介占比。

3. 利用NHANES数据库做观察性研究

①.在 NHANES 研究中，我们最初使用单变量逻辑回归检查了每个协变量和 LBP 的关联。结果显示，性别、种族、BMI、家庭收入、吸烟状况、体力活动水平、看电视时间以及高血压或糖尿病都与腰痛的患病率有关。然而，没有观察到饮酒与腰痛之间的关联，这与MR分析的结果一致。

②.亚组分析：通过受教育程度把人群分为Less than high school、High school diploma、More than high school、Trend.test等4个亚组、结果表明受过高中以上教育的人发生腰痛的几率降低。

③.加权多变量逻辑回归：在调整其他协变量后，教育水平与吸烟状况呈负相关（OR=0.62;95%CI：0.56至0.68）;然而，它不再显示出与BMI的相关性（β= -0.16,95%CI：-0.47至0.15）。此外，吸烟状况和BMI都与腰痛的发生独立相关，OR分别为1.24（95%CI：1.10至1.40）和1.02（95%CI：1.01至1.03）。

4.敏感性分析

MR:

使用 MR-Egger、加权中位数、加权模式和 mv-lasso （40）（应用于 MVMR）作为补充方法来测试 IVW 结果的稳健性。这些不同方法的结果的一致性应该提供更大的鲁棒性，防止水平多效性偏差。

NHANES：

1. 使用“mice”包对缺失数据进行多重插补；

2. 排除了BMI在18.5至40 kg/m范围之外的受试者2并重新分析以评估结果的稳健性。

本文旨在探讨教育对腰痛的影响，并深入研究多种生活方式因素在其中的中介作用。通过采用孟德尔随机化设计作为主要分析方法，结合NHANES（National Health and Nutrition Examination Survey）数据进行观察性研究，以验证孟德尔随机化研究结果的可靠性。文章的独到之处在于其巧妙的实现设计，将Mendelian Randomization（MR）与NHANES数据库相结合，从而提高了研究结果的可靠性。这一创新设计值得我们借鉴和学习。