RCS图置信区间分析

在用限制性立方样条（Restricted Cubic Splines, RCS）做非线性关系分析时，“置信区间是否跨过 1” 一般是用来考察“在给定自变量取值下（如 TyG 指数某个具体水平），OR 与 1 是否有显著差异”。但对于是否存在“整体统计学意义”或者“是否存在某些区间内的显著关联”，仅仅依靠在某个点或某段区间上置信区间是否跨过 1 并不足以给出完整结论，需要结合以下几点来综合判断：

1. 整体趋势（整体 P 值）
   在采用限制性立方样条时，通常会给出一个“整体检验”（global test）的 P 值，或对线性/非线性部分分别做检验。

   • 如果整体检验 P < 0.05（或其他设定的显著性水平），说明自变量（TyG 指数）与因变量（OR）之间存在总体上的显著关联。
   • 此时，即使局部某些点（或小区间）上置信区间穿过了 1，也并不代表整体无意义，只是说明在这些点附近的风险值相比对照值未达到统计学上的显著差异。

2. 局部区间的显著性
   RCS 曲线往往用于探索非线性关系，在不同区间可能呈现不同的风险走向。

   • 如果在某些 TyG 指数范围上，RCS 的 95% CI 完全落在 1 之上（或之下），说明在该局部范围内的 OR 显著高于（或低于）1。
   • 如果在另一些区间上，曲线置信区间穿过了 1，说明在该区间内 OR 与 1 无显著差异（即不一定有统计学上的显著风险升高或降低）。
   • 因此，非线性分析更多地是让我们看到“是否存在一个或多个拐点”、“在哪些范围内更显著”等。不必苛求整个曲线从头到尾都在 1 以上或 1 以下。

3. 点估计 vs. 区间估计

   • 通常我们更关注置信区间整体是否跨过 1，如果在某个 TyG 水平的置信区间仅仅是“碰到”或“穿过”1 并不一定意味它在其他范围都不显著。
   • 判断某个区间或某个拐点处的风险是否与 1 有显著差异，最常用的是看该区间或该点对应的 95% CI 是否完全大于（或小于）1。

总结：

• 如果仅在局部某些 TyG 取值下，RCS 曲线及其 95% CI 穿过了 1，这并不说明“整体就没有统计学意义”——需要看整体检验以及曲线在不同区间的表现。
• 如果研究目的在于检验“是否存在一个整体显著的线性或非线性关联”，那么最核心的还是看全局的 P 值（或者线性部分、非线性部分的 P 值）是否显著。
• RCS 绘图更多是为了发现非线性形态、识别潜在阈值或拐点，而非只用“是否跨 1”来一票否决整条曲线的意义。
• 在实际论文或报告中，通常会结合整体检验结果（如 P 值）、可视化曲线、不同区间内置信区间的高低以及生物学或临床解释等多方面因素来综合得出结论。