文章题目：Associations Between Low Serum Urate, Body Composition, and Mortality DOI：10.1002/art.42301 中文标题：低血清尿酸、身体成分和死亡率之间的关联 发表杂志：Clinical Nutrition 影响因子：Arthritis Rheumatol 发表时间：2024年1月 今天给大家分享一篇在 2023年1月发表在《Arthritis Rheumatol》（1区，IF=11.4）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）1999–2006年的数据，探讨了低血清尿酸水平与肌少症及死亡率之间的关系，并考察了肌少症是否为这些低水平与死亡率关联的混杂因素。 暴露：本研究的暴露变量是低血清尿酸水平。血清尿酸是人体代谢嘌呤后生成的一种物质，通常与多种疾病状态关联，包括肾脏病、高血压和痛风。血清尿酸水平通常反映了体内嘌呤代谢的状况以及肾脏排泄尿酸的能力。 结局：研究的主要结局是肌少症和死亡率。肌少症是指肌肉量显著减少的情况，通常见于老年人，但也可能因慢性疾病或营养不良而出现在其他人群中。肌少症的发生增加了跌倒、骨折和功能障碍的风险，且与整体死亡率增加有关。 Table&Figure 结果解读：研究结果显示，低血清尿酸水平与低瘦体重指数（ALMI）和低瘦体重相对于脂肪质量的指数（ALMIFMI）Z得分显著相关，指出低尿酸水平的个体往往肌肉量较少。在未调整体成分的模型中，低血清尿酸水平与增加的死亡风险相关（风险比1.61，95%置信区间1.14-2.28；P=0.008）。然而，当考虑体成分（如BMI和腰围）和历史体重变化后，这一关联显著减弱并失去统计学意义（风险比1.30，95%置信区间0.92-1.85；P=0.13）。这表明低血清尿酸水平与更高死亡率之间的关联可能通过个体的体成分状态如肌少症和体重下降来部分介导，而非直接因果关系。这些发现对临床治疗策略具有重要意义，特别是在处理低尿酸水平的病人时，应当更多关注其整体的营养状况和体成分，而不仅仅是尿酸水平。 结论：研究表明，血清 UA…
文章题目：Higher dietary live microbe intake is associated with a lower risk of sarcopenia DOI：10.1016/j.clnu.2024.05.030 中文标题：膳食活微生物摄入量越高，肌肉减少症的风险就越低 发表杂志：Clinical Nutrition 影响因子：1区，IF=6.6 发表时间：2024年6月 今天给大家分享一篇在 2024年6月发表在《Clinical Nutrition》（1区，IF=6.6）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2011–2018年的数据，探讨了膳食中活微生物摄入量与肌少症风险之间的关系。 暴露：本研究的暴露变量是膳食中活微生物的摄入量，将活微生物摄入量分为三个等级：低、中、高。这一分类基于参与者通过饮食摄入的活微生物的数量。活微生物主要来自发酵食品，它们被认为可以通过与肠道黏膜表面的相互作用来调节免疫系统，增强肠道功能，从而可能对抗肌肉质量和功能的丧失。 结局：研究的主要结局是肌少症的风险，肌少症是一种随着年龄增长而出现的肌肉减少症状，通常表现为肌肉质量和力量的下降。本研究使用了美国国立卫生研究院（NIH）的定义来确定肌少症，即根据骨骼肌肉量与体重指数的比值来诊断（男性<0.789，女性<0.512）。肌少症与多种不良健康结果相关，包括生存率降低、跌倒风险增加、代谢问题和认知功能减退等。 Table&Figure…
进度汇报：在这两天里，我完成了全文的写作和投稿准备。写作过程非常顺利，我采用了“框架写作法”，在两天内轻松完成了初稿，并添加了必要的文献和模板化内容。接下来，我进行了润色和投稿准备。写作过程：写作实际上是一个相对简单的过程。在选题确定后，我就开始撰写材料的内容。这部分内容与MR研究类似，主要区别可能在于数据来源的不同。利用GBD数据库进行挖掘的方法学也与MR研究类似。第1天：设定目标第2-3天：深入明确选题可行性第4-5天：运行代码并生成图表第6-7天：完成写作并准备投稿 投稿准备：文章写完后，我仔细检查并让导师审阅。如果没有大问题，我将按照目标期刊的要求进行投稿。整个过程虽然紧凑，但非常高效。 总结：简单总结一下本次GBD的挑战：1. 从GBD数据库下载某个疾病的相关数据。2. 通过代码生成相关图表和表格，进行不同层面的可视化展示。 选题策略：明确选题、数据下载和核心代码是实现高分文章的关键。如果选择的疾病尚未被广泛研究，甚至有可能发表20+分、30+分的文章。 未来展望：最近，一些师弟师妹对meta、NHANES、肠道菌群MR等研究表现出浓厚兴趣。我们有一整套的方案，从文献阅读到选题，再到数据分析、论文框架、论文写作，以及方法学（包括双样本MR、药靶、中介、多变量、肠道菌群、Meta、NHANES、GBD、Case Report、预测模型等），旨在帮助大家高效、快速地出成果、发文章。
今天给大家分享一篇在 2024年2月发表在《EBioMedicine》（1区，IF=9.7）的文章。本文这项研究使用两样本孟德尔随机化（MR）和MR贝叶斯模型平均方法（MR-BMA），来分析和排序不同脂质和脂蛋白对血压和脉搏压的潜在因果效应。 暴露：本研究的暴露变量是血液中的各种脂质和脂蛋白水平。具体来说，包括三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL_C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL_C）等，以及它们在不同密度脂蛋白粒子中的含量。 结局：研究的主要结局是血压指标，具体包括收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和脉搏压（PP）。脉搏压是血压读数中的一项重要指标，表示收缩压和舒张压之间的差值，常用作评估动脉硬化的指标
进度汇报： 在这两天里，我主要进行了代码运行和图表生成的工作。GBD的数据提取相对容易，不需要复杂的数据清洗。通过在网站上下载所需数据，利用预先整理好的代码，我能够快速生成所有必要的表格和图表。GBD研究的特点：通过对GBD文章的分析，我发现这类研究更像是“描述性研究”。它主要涉及不同水平（如国家和地区）、不同性别（男女）等的描述和可视化展示。文章的思路非常清晰，师弟师妹们如果要做类似的研究，可以轻松上手。 选题策略：有师弟师妹可能会问：如果我关注的疾病已经被研究过了怎么办？其实这个问题很好解决。我们发现，即使是同样的疾病，依然可以有多篇文章。以下是一些可行的策略：– 换地区：例如，如果别人研究了全球范围，你可以只关注中国、亚洲或金砖国家。– 换人群：如果别人研究了全部人群，你可以只关注儿童或老年人。– 换时间：使用不同年份的数据，比如最新的2021年数据。– 换角度：即使是相同年份和病种的数据，也可以从不同角度进行分析。 下一步计划：选题确定后，我已经开始一个接一个地生成图表和表格。代码运行完毕，图表和表格也准备就绪，接下来我将开始撰写论文。通过这几天的努力，我有信心在7天内完成这项挑战。让我们一起期待最终的成果。
今天给大家分享一篇在 2024年1月发表在《Journals of Gerontology Series A-Biological Sciences and Medical Sciences》（1区，IF=4.3）的文章。本文这项研究利用了双样本孟德尔随机化 (MR) 分析来调查生活习惯与良性前列腺增生之间的因果关系。暴露：本研究的暴露变量是指与生活习惯相关的因素，包括睡眠时间、久坐行为和不同强度的运动。睡眠时间：此指标关注的是每日的睡眠持续时间。久坐行为包括长时间坐着工作或休息，如长时间使用电脑、看电视或开车等。不同强度的运动：包括轻、中、重度的运动。结局：研究的主要结局是良性前列腺增生（BPH），这是一种常见的泌尿系统疾病，主要发生在中老年男性身上，其特征是前列腺体积增大，可能导致尿频、尿急、夜尿增多等下尿路症状。这些症状和体征的出现和加重，严重影响患者的生活质量。