NHANES、MIMIC、GBD、CHARLS已更新，大家如有需要请移步主页，今天为大家带来的是UKBiobank(UKB)数据库的研究思路分享。 套路一 单一暴露因素与疾病风险的纵向关联 选题思路：聚焦老龄化、代谢性疾病等重大公共卫生问题，选择临床易获取的暴露指标（如脂质、炎症），通过长期随访验证其与疾病风险的关联。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法 套路二 多因素交互作用的疾病风险放大效应 选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法 套路二 多因素交互作用的疾病风险放大效应 选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法…
新手医生初入职场，往往会被动陷入临床工作：每日重复问诊、写病历等基础事务循环，机械忙碌却难获成长，“40岁主治”的职业天花板并非虚言。 对新手而言，职业成长犹如分水岭——被动敷衍，会在重复劳动中消磨热忱，主动规划、选准方向，才能实现“经验沉淀 + 价值跃升”。 说到底是个人的选择，若你不甘心一直停留在新手阶段，要记住，任何时候主动改变、追光前行都不晚！ 🟢 知识积累是根基 医学知识体系庞大且不断更新，新手医生需把学习融入日常。每天抽出固定时间研读专业书籍、医学期刊，关注最新的诊疗指南和专家共识；科室的一些小讲课也不要放过，哪怕是“术后护理细节”这类碎片知识。 遇到疑难病症，不要仅满足于表面理解，要深入探究疾病的发病机制、病理生理过程，从基础理论中寻找答案，为临床实践筑牢知识壁垒。 🟢 临床操作需稳扎稳打 在前期，你只能做一些简单换药、查体、穿刺等工作，也要打起十二分精神认真对待，每一次操作前，过一遍流程、手法，操作后及时复盘总结。遇到不懂的地方，大胆向前辈请教，把每一步搞清楚才是我们的重点。 还有就是要刻意练习临床思维。诊疗不是流程执行，更是思维博弈。多参与疑难病例讨论，复盘自己的诊疗思路；遇到典型病例，从病史采集、鉴别诊断到方案抉择，一步步拆解，总结规律，训练抽丝剥茧、精准判断的临床思维，日后面对患者才能越来越从容。 🟢 科研成果助力长远发展，新手医生要尽早布局 科研并非遥不可及，临床里处处是科研切入点。遇到特殊病例、治疗困惑，尝试用科研思维分析：是不是疾病机制有新发现？现有治疗能不能优化？不会数据挖掘、实验设计也别怕，从简单的临床回顾性研究做起，或借助医院科研平台、跟紧团队项目，慢慢搭建科研能力，论文、成果自然会成为职业成长的助推器。 🟡 什么是临床回顾性研究？ 临床回顾性研究从现有的病历或疾病开始，追溯发病原因或患病情况，无需做实验，更容易选题，也更方便开始一个新的研究。 临床回顾性研究的步骤很多都是很相似的，容易学，确定好自己的选题，再选择适当的纳入排除的标准以及观察指标，通过统计学方法分析数据，就可以完成一项研究。 回顾性研究所研究的对象正是我们临床上每天都接触到的患者，我们只需要掌握如何收集和保管这些病历，就可以获得合适的研究对象，开始回顾性研究工作。 如果你没条件或时间收集数据，现在有很多公开的数据库可以挖掘，没有数据同样可以做回顾性研究： MIMIC数据库：是一个重症医学数据库，包含BDMC所有内外科ICU患者的数据，包含信息如人口统计学特征、病人生命体征、化验结果、用药情况等。 NHANES数据库：可以研究某种疾病的危险因素、某类特殊人群的生活方式及饮食行为相关的影响，有害物质暴露对人群的影响等。 GBD数据库：流行病学数据库，GBD覆盖科室广泛，几乎90%科室都能找到需要的疾病数据。…
医学专业的你是否遇到过这样的状况：想要查找基础医学理论，却难以获取权威的参考书籍资源；学习了疾病诊断与治疗方法相关知识，面对实际病例还是会感到无所适从；像做科研研究，又因它的难度望而却步…..要知道，我们医学生也有自己的“度娘”！ 📒 查医学经典教材：AccessMedicine Access Medicine 提供以内科学为主的全科医学资源，包括 240 多部知名医学著作、医药信息库、每日更新的医学资讯、数以万计的诊断图像、视频和音频学习、案例分析、患者教育，以及全面的搜索功能。 示例模块： 🩺 找临床决策帮手：UpToDate UpToDate 临床顾问是基于循证医学的临床决策支持数据库系统，通过电脑、手机均可访问，提供公正无偏倚、不断更新、切实可行的临床医疗信息。 UpToDate 的应用场景： 支持数据库：循证医学知识库、辅助检验知识库、药学数据库、患者教育数据库等。 🧬 找罕见病案例：Orphanet Orphanet 是一个关于罕见病及其药物的公共数据库，目的是收集关于罕见病的知识，从而改善对罕见病患者的诊断、护理和治疗。 🧠 找医学影像学习：STATdx STATdx 是一个包含影像解剖、病理、临床、影像诊断和鉴别诊断的检索工具。 举例说明内容结构：…
1.第一段–文章基本信息 文章题目：Hypertension and NAFLD risk: Insights from the NHANES 2017-2018 and Mendelian randomization analyses 中文标题：高血压和NAFLD 风险：来自 NHANES 2017-2018 和孟德尔随机化分析的见解 发表杂志：Chinese Medical Journal 影响因子：1区，IF= 7.5 发表时间：2024年2月 2.第二段–研究思路 本研究思路 本文通过结合美国国家健康与营养调查（NHANES）2017-2018数据和孟德尔随机化（Mendelian…
文章题目：Advanced lung cancer inflammation index and its predictive value for all-cause and cardiovascular mortality among osteoarthritis patients: a NHANES-based study from 2001 to 2018 中文标题：高级肺癌炎症指数及其对骨关节炎患者全因和心血管死亡率的预测价值：一项基于NHANES 的 2001 年至 2018 年研究…
1.第一段–文章基本信息 文章题目：Artificial Intelligence-Driven Biological Age Prediction Model Using Comprehensive Health Checkup Data: Development and Validation Study 中文标题：人工智能驱动的生物年龄预测模型：基于综合健康检查数据的发展与验证研究 发表杂志：JMIR Aging 影响因子：1区，IF= 5.0 发表时间：2025年4月 2.第二段–研究思路 本研究思路 本文旨在开发和验证一种基于人工智能的生物年龄预测模型，利用全面健康体检数据来预测生物年龄并评估其临床相关性。研究使用了韩国首尔国立大学医院江南中心的健康体检数据（H-PEACE队列）以及韩国基因组与流行病学研究（KoGES）的数据，纳入了27个临床因素，包括人口统计学特征、血液检查结果和人体测量学指标。研究采用多种机器学习算法（如线性回归、随机森林、梯度提升等）构建模型，并通过调整后的R²和均方误差（MSE）评估模型性能。结果显示，梯度提升模型表现最佳，其MSE为4.219，R²为0.967。通过SHAP分析，研究识别出肾功能指标、性别、糖化血红蛋水平、肝功能指标和人体测量学指标是生物年龄的重要预测因子。此外，研究还发现预测的生物年龄与代谢状态、体成分、脂肪肝、吸烟状态和肺功能等临床因素有显著关联。该研究为个性化健康管理提供了有价值的工具，并展示了生物年龄预测模型在临床实践中的潜在应用价值。…
第一段–文章基本信息 文章题目：Efficacy and safety of robot-assisted laparoscopic myomectomy versus laparoscopic myomectomy: a systematic evaluation and meta-analysis 中文标题：机器人辅助腹腔镜子宫肌瘤切除术与腹腔镜子宫肌瘤切除术的疗效和安全性：系统评价和荟萃分析 发表杂志：World J Surg Oncol 影响因子：1区，IF=2.5 发表时间：2023年6月 第二段–本文创新点和科研启发 本文创新点和科研启发…
第一段–文章基本信息 文章题目：Maternal smoking in pregnancy and blood pressure during childhood and adolescence: a meta-analysis 中文标题：孕期母亲吸烟和儿童期和青少年期血压的荟萃分析 发表杂志：Eur J Pediatr 影响因子：1区，IF=3.0 发表时间：2023年5月 第二段–本文创新点和科研启发 本文创新点和科研启发 孕期吸烟与儿童及青少年血压的显著关联：孕期吸烟显著增加了儿童和青少年期血压升高的风险。荟萃分析结果显示，孕期吸烟的儿童和青少年的收缩压（SBP）平均高出2.2 mmHg（95% CI：1.4-3.0…
第一段–文章基本信息 文章题目：Efficacy and Safety in Proton Therapy and Photon Therapy for Patients With Esophageal Cancer: A Meta-Analysis 中文标题：质子治疗和光子治疗食管癌患者的疗效和安全性：荟萃分析 发表杂志：JAMA Netw Open 影响因子：1区，IF=10.5 发表时间：2023年8月 第二段–本文创新点和科研启发 本文创新点和科研启发…
🔍什么是回顾性队列研究？简单来说，就是“翻旧账找规律”通过收集过去某段时间内不同暴露组人群的健康数据追踪他们后续的结局分析暴露因素和结局之间的关系 💡 超实用案例之前有个研究超火🔥研究者从某城市医保系统调出 10 年数据把人群分为 “常吃外卖组” 和 “自己做饭组”追踪他们的肥胖率结果发现，外卖组肥胖风险比自己做饭组高 40%！这就是典型的回顾性队列研究～ 科研小白也能懂 回顾性队列研究 保姆级解析 用「历史数据」追「过去的人」，找暴露因素与结局的关系。 为什么选回顾性队列研究？ 优势 劣势 1. 数据现成，省时省钱 1. 数据质量依赖原始记录 2. 适合长期伏期疾病研究 2. 无法主动控制混杂因素 3.…