美國(guó)國(guó)家健康與營(yíng)養(yǎng)調(diào)查（ NHANES, National Health and Nutrition Examination Survey）是一項(xiàng)基于人群的橫斷面調(diào)查，旨在收集有關(guān)美國(guó)家庭人口健康和營(yíng)養(yǎng)的信息。
地址為：https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/Default.aspx

數(shù)據(jù)庫(kù)有5個(gè)信息欄：DEMO：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)DIET: 飲食EXAM: 檢查 LAB: 實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)Q: 問(wèn)卷調(diào)查

我以論文Zhang RH, Zhou JB, Cai YH, Shu LP, Simó R, Lecube A. Non-linear association between diabetes mellitus and pulmonary function: a population-based study. Respir Res. 2020 Nov 4;21(1):292.為參照（糖尿病與肺功能之間的非線性關(guān)聯(lián)：一項(xiàng)基于人群的研究）為參照，

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下載，作者取的是2007-2012年的數(shù)據(jù)，我這里取的是2007-2008的數(shù)據(jù)。下載nhanes數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種方法，1是直接從頁(yè)面下載，2是通過(guò)R包nhanesA下載。頁(yè)面下載為：
點(diǎn)擊：Questionnaires, Datasets, and Related Documentation，再點(diǎn)擊2007-2018

然后從右邊選擇需要的數(shù)據(jù)

根據(jù)文章Non-linear association between diabetes mellitus and pulmonary function: a population-based study. Respir Res. 2020 Nov 4;21(1):292.的基線資料表列出的數(shù)據(jù)

需要找到年齡、性別、種族、體重指數(shù)、血糖、FVC等相關(guān)指標(biāo)，這是一個(gè)花時(shí)間的過(guò)程，需要慢慢找，先把人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)下載下來(lái)看看，使用haven包的函數(shù)把數(shù)據(jù)打開(kāi)

library(haven) library(nhanesA) library(tidyverse) mydata <- read_xpt("e:/nhanes/DEMO_E.XPT")

使用R包下載也是一樣的，要記住數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)

mydata1<- nhanes(‘DEMO_E’)


對(duì)照變量說(shuō)明提取需要的變量

我做演示，隨便抽取一些

dat1 <- mydata %>% select(SEQN, # 序列號(hào)RIAGENDR, # 性別RIDAGEYR, # 年齡RIDRETH3, # 種族DMDMARTL, # 婚姻狀況WTINT2YR,WTMEC2YR, # 權(quán)重SDMVPSU, # psuSDMVSTRA) # strata

還需要關(guān)鍵的血糖和肺功能的指標(biāo)，血糖應(yīng)該在化驗(yàn)室指標(biāo)那里，這次我們使用nhanesA包來(lái)下載
先查看血糖文檔編號(hào)：GLU_E

xuetang <- nhanes('GLU_E')

數(shù)據(jù)小的話還是很快的

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，序列號(hào)都要提取，等下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并用的

xuetang1 <- xuetang %>% select(SEQN, # 序列號(hào)LBDGLUSI, #血糖mmol表示LBDINSI, #胰島素( pmmol/L)PHAFSTHR #餐后血糖)

同理依次取糖化血紅蛋白、肺功能數(shù)據(jù)

tanghuadb <- nhanes('GHB_E') tanghuadb1<- tanghuadb %>% select(SEQN, # 序列號(hào)LBXGH #糖化血紅蛋白 feihuoliang <- nhanes('SPXRAW_E ') feihuoliang1<- feihuoliang %>% select(SEQN, # 序列號(hào)SPXNFEV1, #FEV1：第一秒用力呼氣量SPXNFVC #FVC：用力肺活量，ml（估計(jì)肺容量）)

處理好數(shù)據(jù)以后把數(shù)據(jù)合并就好了

hdata<-join_all(list(dat1, xuetang1,tanghuadb1,feihuoliang1), by = 'SEQN', type = 'full')

我們把它保存起來(lái)，今后的操作將在這個(gè)數(shù)據(jù)展開(kāi)

write.csv(hdata,file = "1.csv",row.names = F)

參考文獻(xiàn)：

nhanes數(shù)據(jù)庫(kù)使用手冊(cè)

https://blog.csdn.net/weixin_40563866/article/details/120113073?spm=1001.2101.3001.6650.5&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-5-120113073-blog-121296965.pc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-5-120113073-blog-121296965.pc_relevant_3mothn_strategy_and_data_recovery&utm_relevant_index=7

總結(jié)

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