文章题目：Analysis and comparison of the trends in burden of low back pain in China and worldwide from 1990 to 2021 DOI：10.1186/s41043-025-00768-8 中文标题：1990年至2021年中国与全球腰痛负担趋势分析比较 发表杂志：J Health Popul…
文章题目：Association Between Dietary Inflammatory Index and Triglyceride Glucose-Body Mass Index with Iron Deficiency in Reproductive Age Women: Evidence from NHANES 2005-2018 DOI：10.2147/IJWH.S507765 中文标题：饮食炎症指数和甘油三酯葡萄糖-体重指数与育龄妇女缺铁之间的关联：来自 2005-2018 年 NHANES 的证据 发表杂志：Int J…
文章题目：Association between sensory impairment and sarcopenia in older Chinese adults: a 4-Year longitudinal study DOI：10.1186/s12877-024-05642-6 中文标题：中国老年人感觉障碍与肌肉减少症之间的关系：一项为期 4 年的纵向研究 发表杂志：BMC Geriatr 影响因子：2区，IF=3.4 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《BMC Geriatr》（2区，IF=3.4）的文章。本研究旨在探讨感觉障碍与肌肉减少症及其成分之间的关联。 研究方法：本研究基于中国健康与养老纵向研究（CHARLS），纳入 4,195 名 60 岁及以上参与者。感觉障碍的评估基于自我报告的视觉和听觉能力。肌肉减少症的诊断遵循 2019 年亚洲肌肉减少症工作组（AWGS）的共识。使用有序逻辑回归模型进行数据分析，结果报告比值比（OR）及其 95% 置信区间（CI）。 Table&Figure 结果解读：基线时单一感觉障碍与四年后的肌肉减少症无显著相关性，而基线时双重感觉障碍(DSI) 与肌肉减少症显著相关 (ORs：1.308，95%…
文章题目：The burden of diseases attributable to high body mass index in Asia from 1990 – 2019: results from the global burden of disease study 2019…
文章题目：Associations of HALP score with serum prostate-specific antigen and mortality in middle-aged and elderly individuals without prostate cancer DOI：10.3389/fonc.2024.1419310 中文标题：HALP 评分与无前列腺癌的中老年人血清前列腺特异性抗原及死亡率的相关性 发表杂志：Front Oncol 影响因子：2区，IF=3.5 发表时间：2024年9月 今天给大家分享一篇在 2024年9月发表在《Front…
文章题目：Interaction effects of sleep duration and activities of daily living on depressive symptoms among Chinese middle-aged and older adult individuals: evidence from the CHARLS DOI：10.3389/fpubh.2025.1547329…
大火的机器学习你们了解吗？今天就给大家科普一下👇 机器学习是一门多学科交叉的专业，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。 以计算机为工具，并致力于真实实施的模拟人类学习的一种方式。 实际上就是采用多种数学模型和统计学模型对结局进行拟合、分类、聚类等过程。 机器学习可以分类为：有监督机器学习、无监督机器学习 常见机器学习种类有：逻辑回归、泊松回归、线性回归、主成分分析、判别分析、决策树、Boosting/Bagging算法、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、贝叶斯方法、深度学习等。 今天要分享的学员就是做的基于机器学习的Meta分析发表文章的案例 ✔接收期刊：JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH 📉IF=5.8；中科院2区SCI 📍发文方法：基于机器学习的Meta分析
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 2! 我的新挑战继续进行~ 第2天主要任务：数据库的认识 NHANES数据库听名字就知道和我们的MIMIC、eICU 一样是一个公开数据库， 但是这个数据库的比较特别的点在于数据获取相对来说比较的简单， 也就是说能非常方便的就下载到原始数据， 这对我们这些“临床牛马”来说是非常利好的。 之前也尝试过搞MIMIC，数据量太大了， 本地安装数据库装了很久都没装上， NHANES就没有这个烦恼，可以疯狂冲锋冲锋 利用公开数据库发文章，最重要的就是要知道数据库的数据组成， 他有那些数据，才能知道我可以利用些什么样子的数据进行idea构思。 NHANES是关于营养调查的健康和营养的信息，是一个横断面的调查。 从网站上我们可以看到，数据内容是非常丰富的。 里面有不同的年份，比如“2013-2014”，我们叫一个周期， 因为NHANES每2年上传一次相关数据。 每一个周期里面有很多数据，但是我们主要利用的是（Data, Documentation, Codebooks）， 里面是包括了人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data， 我们最常用的是前5个，…
文章题目：Global, regional and national trends in incidence and mortality of pertussis from 1990 to 2021 and the comparison before and during COVID-19: A modelling analysis…