CHNS数据库使用指南及案例

数据库概述

CHNS（China Health and Nutrition Survey）是一个长期的、全国性的健康与营养调查数据库，旨在研究中国人口的健康和营养状况的变化。该数据库由中国疾病预防控制中心营养与食品安全所与美国北卡罗来纳大学人口研究中心合作创建，CHNS数据库的创建背景主要是为了了解和监测中国居民的健康和营养状况，始于1989年，数据集涵盖了1989年～2015年共10次调研数据的纵向整合数据。CHNS数据库官方网址：http://www.cpc.unc.edu/projects/china

CHNS数据库广泛应用于健康、社会经济等领域的数据收集与分析。研究人员利用该数据库进行健康政策评估、营养干预效果研究、慢性病流行病学研究等。

调查的内容涉及健康学、营养学、社会学、人口学、经济学、公共政策等多个学科，数据内容包括社区调查、家庭户调查、个人调查、健康调查、营养和体质测验、食品市场调查及健康和计划生育调查。针对同一人群分别于1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年、2015年进行了十次追访调查。CHNS的数据通过定期的家庭访谈和身体测量来收集。采用的调查工具包括问卷调查、身体检查和实验室测试。

CHNS的样本涵盖了不同年龄、性别、地区和社会经济状态的人群。调查对象遍布中国各个省份，具有较强的代表性，能够反映全国范围内的健康与营养状况。该调查为期7天，采用多阶段随机聚类过程，抽取了15个省市的约7200户家庭和30000多人的样本，这些家庭在地理、经济发展、公共资源和健康指标方面差异很大。

使用方式

要访问和获取CHNS数据，用户通常需要在相关网站上注册账号，并按照指示提交数据使用申请。部分数据可能对公众开放，而其他数据可能需要特定的权限或许可。

点击Register进行注册

进入邮件给出的链接里，设置用户名与密码，注意区分大小写

回到初始网页进行登录就可以了

用户可以参考数据库提供的操作指南，了解如何下载数据和使用数据分析工具。指南中通常包括基本的操作流程和使用建议，帮助用户更高效地进行数据分析。

填写下列信息后点击提交

数据类型

下载数据集打开后有一个数据集和PDF文件，PDF文件为数据集的codebook。Codebook上面说明了观察数(Observations)，变量数(Variables)，和识别编码（IDIND/WAVE)，以及每个具体变量的频数，均值和缺失值等。

研究案例

2024年7月，湖北中医药大学护理学院学者在《Sci Rep》（二区top,IF=3.8）发表题为：“Association between dietary vitamin A intake and risk of cardiometabolic multimorbidity”的研究论文。文章基于中国健康与营养调查（CHNS）数据库，建立多因素Cox比例风险回归模型，来评估饮食中维生素A、β胡萝卜素和视黄醇的总摄入量与CMM风险的关系此外，使用限制性三次样条回归检查膳食总维生素 A、β-胡萝卜素、视黄醇摄入量、视黄醇摄入量和 CMM 风险的剂量反应相关性。结果表明，膳食中维生素A的摄入量与CMM风险呈负相关，视黄醇摄入量与 CMM 风险之间存在 L 形关联。

2024年8月齐齐哈尔医科大学科学研究室卫生分析中心学者在《Nutr Metab Cardiovasc Dis》（二区top,IF=3.3）发标题为：“Long-term relatively high dietary manganese intake could decrease the risk of hyperuricemia: Twelve-year distinct dietary manganese consumption trajectories and the China Health and Nutrition Survey”的研究论文。文章基于中国健康与营养调查（CHNS）数据库，采用Cox比例风险模型探究不同轨迹与胡风险的相关性。结果表明，长期相对高的膳食Mn摄入量可能对中国成年人高尿酸血症有保护作用。

2024年6月徐州医科大学盐城临床医学院学者在《Public Health Nutr》（二区top,IF=3.0）发标题为：“The relationship between proportions of carbohydrate and fat intake and hyperglycemia risk in Chinese adults”的研究论文。文章基于中国健康与营养调查（CHNS）数据库，将受试者分为低碳水化合物和高脂肪饮食 （LCHF）、中等比例的碳水化合物和脂肪 （MPCF） 饮食、高碳水化合物和低脂肪 （HCLF） 饮食和极高碳水化合物和低脂肪 （VHCLF） 饮食4类。多元逻辑回归结果表明 HCLF 和 VHCLF 饮食与高血糖症的高风险显着相关。