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咖啡是世界上最流行的飲料之一，大量的流行病學研究表明，咖啡的飲用與包括心血管疾病、糖尿病、帕金森病、肝癌、結直腸癌和子宮內(nèi)膜癌等慢病之間呈負相關。而且，有大量的前瞻性研究表明，咖啡的飲用與全因死亡率和特定原因死亡率也成負相關。

正是基于這些證據(jù)，2015年美國膳食指南咨詢委員會指出，每天飲用不超過5杯8盎司（約234毫升）的咖啡有益健康。

但與此矛盾的是在2018年美國國立癌癥研究所的Erikka Loftfield博士團隊在《JAMA Internal Medicine》上發(fā)表的一項調(diào)查研究成果，結果顯示、喝咖啡與全因死亡風險（所有原因導致的死亡）降低有關，其中每天喝6杯及以上咖啡的人群獲益最多，全因死亡風險降低16%，

為了探索到底喝多少咖啡才能減少死亡風險，匈牙利塞梅爾維斯大學和英國倫敦瑪麗女王大學的研究人員對英國生物銀行數(shù)據(jù)庫進行挖掘分析，論文發(fā)表在《歐洲預防心臟病學雜志》上，影響因子7.804.

咖啡飲用量與死亡的關系

一、研究背景

文章數(shù)據(jù)來源于英國生物銀行（UK Bio-bank），該數(shù)據(jù)庫是一項前瞻性隊列研究，收集了2006年至2010年間招募的英國50多萬40-69歲個體的問卷數(shù)據(jù)，身體測量和生物樣本。參與者的基線評估包括詳細評估病史，生活方式和營養(yǎng)習慣，身體檢查和血液取樣，該平臺是國際上公認影響力較大的生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)平臺。

經(jīng)過嚴格的納入排除標準，文章將468629名平均年齡為56歲的、無任何心臟疾病的成年人納入研究，通過問卷形式收集了參與者的喝咖啡的習慣和生活方式，并收集了心血管危險因素的數(shù)據(jù)，如高血壓、糖尿病和膽固醇水平等。

有關參與者去年的平均咖啡消費量數(shù)據(jù)，是來自于問卷中的問題：“你每天喝多少杯咖啡”，以及“最常喝的咖啡類型”。

根據(jù)咖啡攝入量，參與者被分為3組：不喝咖啡、喝少量至中量（0.5-3杯/天）、喝大量咖啡（＞3杯/天）。此外，研究人員還使用MRI掃描來更好地了解在時間的作用下，咖啡飲用習慣對心臟的解剖結構和功能的影響作用。

此外，研究人員還納入了咖啡消費量與心臟病之間可能存在的中介因素。

混雜因素：年齡，性別，非歐洲種族，體重指數(shù)，吸煙，身體活動，Townsend剝奪指數(shù)，酒精，肉類，茶，水果和蔬菜攝入量。

中介因素：高血壓，糖尿病和膽固醇水平。

結果顯示：每天最多喝三杯咖啡與心臟病健康結果相關。經(jīng)常喝咖啡也與CMR測量的可能健康模式相關。

二、咖啡飲用量與死亡的關系

文章顯示：22%的參與者不喝咖啡，58.4%的參與者每天喝0.5-3杯，19.5%的參與者每天至少喝3杯。

通過11年的隨訪，研究發(fā)現(xiàn)，與不喝咖啡的人相比，每天喝0.5-3杯咖啡的人的全因死亡風險降低12%，心血管疾病導致的死亡風險降低17%，中風風險降低21%。

在調(diào)整了混雜因素及中介因素后，每天喝0.5-3杯咖啡，可以顯著降低動脈粥樣硬化。

通過對3萬多名參與者進行心血管系統(tǒng)MRI掃描，分析定期攝入咖啡對心臟結構和功能的影響。結果顯示：經(jīng)常喝0.5-3杯咖啡有益于心臟健康，心腔更大，心臟可以泵出更多的血液，并可以減緩與年齡相關的心臟變化。

不過研究結果表明：健康益處僅與現(xiàn)磨咖啡有關，喝速溶咖啡的研究參與者沒有獲得任何健康益處，所以喝什么類型的咖啡也是很有講究的哦！

它是如何進行數(shù)據(jù)分析的？

看完本文的研究進展，如果你還有興趣看看這篇文章數(shù)據(jù)如何分析的，請看下文：

這篇文章如何進行分析的？

首先是 統(tǒng)計描述，定量數(shù)據(jù)通過均數(shù)（標準誤）表示，而分類數(shù)據(jù)通過例數(shù)（百分比）表示。

采用Kaplan-Meier方法計算無進展生存率，并采用Log-rank檢驗比較不同咖啡攝入組的差異。

隨后采用單因素、多因素Cox比例風險模型探索咖啡攝入量與心臟病發(fā)病率、死亡率之間的關系。

其次是協(xié)變量的矯正，作者采用了兩種模型，其中模型一根據(jù)生物學合理性和現(xiàn)有證據(jù)納入了被認為與結局有關的混雜協(xié)變量，目的是量化暴露結果關聯(lián)的大小。

模型二：包括了對真實混雜因素（模型1中的所有協(xié)變量）和潛在中介因素的矯正?？赡芪挥诳Х群托呐K病健康之間關聯(lián)的因果路徑上的協(xié)變量被納為中介因素。采用Cox比例風險模型分析，目的是探索所選心臟代謝發(fā)病率的潛在中介效應。

最后，為探索常規(guī)咖啡攝入量與結構和功能CMR參數(shù)之間的關聯(lián)，作者進行了未矯正的多因素線性回歸分析。

閑來鄭語

今天我把本文章的統(tǒng)計方法拿出來介紹，是因為這篇文章的分析亮點在于，它分析了咖啡和死亡之間的中介效應。

我很少看到論文介紹中介效應如何分析。實際上，中介變量非常常見，但是我們非統(tǒng)計出身的研究者往往忽略它，開展回歸分析的時候，直接將所有變量作為協(xié)變量統(tǒng)統(tǒng)納入到回歸模型進行控制，認為它們是混雜變量。

今日的文章考慮到了這一點。作者考慮到CMR的一些參數(shù)是中介效應，因此分析的時候額外建立了一個回歸模型。

首先，他們建立了一個沒有CMR只有混雜變量的模型，根據(jù)生物學合理性和現(xiàn)有證據(jù)納入了被認為與結局有關的混雜協(xié)變量，目的是量化暴露結果關聯(lián)的大小。這一個模型就是分析咖啡效應的終模型。

模型二：包括了對真實混雜因素（模型1中的所有協(xié)變量）和潛在中介因素的矯正。可能位于咖啡和心臟病健康之間關聯(lián)的因果路徑上的協(xié)變量被納為中介因素。采用Cox比例風險模型分析，該模型不再探討咖啡的總效應了，目的是探索所選心臟代謝發(fā)病率的潛在中介效應。

如此一來，文章的深度和廣度得到了更深入的拓展，一舉兩得，是非常不錯的思路。

因此，我一般統(tǒng)計分析時建議：回歸分析自變量篩選時，混雜變量要納入；中介變量要謹慎納入分析。