文章题目:Associations of environmental factors with neurodegeneration: An exposome-wide Mendelian randomization investigation 中文标题:环境因素与神经退行性变的关联:全暴露组孟德尔随机化研究
文章题目:Causal relationships of circulating amino acids with cardiovascular disease: a trans-ancestry Mendelian randomization analysis DOI:10.1186/s12967-023-04580-y 中文标题:循环氨基酸与心血管疾病的因果关系: 跨血统孟德尔随机分析 发表杂志:Journal of translational medicine 影响因子:11 区,IF=7.4 发表时间:2023年10月 今天给大家分享一篇在2023年10月发表在《Journal of…
🚨 “7天医学奇迹” – NHANES研究挑战,Day 5: 数据的魔法时刻!大家好,我们正处在这场充满挑战的7天医学研究马拉松的中点。今天,我们不仅完成了数据的整理,还制作了一系列图表和图形,为深入分析铺平了道路。🔎 数据筛选:像侦探一样寻找线索Figure 1:我们的筛选流程图就像侦探的线索板,展示了如何从2013-2014年的数据中,精心挑选出1900位研究对象。这是我们研究的坚实起点。📊 基线资料对比:两军对垒,谁主沉浮Table 1:我们用t-检验和卡方检验这两个统计学利器,揭示了抑郁组与非抑郁组在基线资料上的微妙差异。🧬 回归分析:解开X与Y之间的秘密Table 2:从基础模型到综合了人口统计学、疾病和生活方式因素的高级模型,我们一步步深入探索了X与Y之间的复杂关系。📉 剂量效应关系:寻找X与Y之间的黄金分割点Figure 2:利用限制性回归样条(RCS)技术,我们像寻宝者一样,探索了X与Y之间的剂量效应关系,寻找那个关键的拐点。👥 亚组分析:不同群体的独特视角Table 3:我们对不同群体(性别、年龄等)进行了细致的分析,发现了X与Y关系在不同群体中的多样性,并尝试用文献来解释这些有趣的现象。🎯 总结与展望:精准选题与数据整理的黄金法则总结来说,NHANES文章的成功秘诀在于精准的选题和细致的数据整理。我们的耐心和对正确研究方向的坚持,是我们走向成功的坚实基石。今天的任务已经顺利完成,为接下来的研究工作奠定了坚实的基础。🚀 挑战继续,我们的目标是星辰大海!我们将继续前进,用科学的方法,探索未知,解答疑惑。加入我们的研究之旅,一起见证这场7天医学研究挑战的最终成果!💌 互动时间:你最好奇哪个部分的发现?在评论区分享你的想法,让我们一起讨论!
文章题目:Association of 24-Hour Activity Pattern PhenotypesWith Depression Symptoms and Cognitive Performance in Aging DOI:10.1001/jamapsychiatry.2022.2573 中文标题:24 小时活动模式表型与抑郁症状和衰老认知表现的关联 发表杂志:JAMA psychiatry 影响因子:1 区,IF=25.9 发表时间:2022年10月 今天给大家分享一篇在2022年10月发表在《JAMA psychiatry》(1区,IF=25.9)的文章。本文这项研究利用美国营养健康(NHANES)的数据,研究了在美国24小时活动模式表型与衰老抑郁症状和认知表现的关联。 暴露:24小时活动模式表型 结局:衰老抑郁症状和认知表现 主要结果:实际聚类样本量为1800(加权:平均[SD]年龄,72.9 [7.3]岁;57%为女性参与者)。聚类确定了…
🚀 NHANES研究挑战:Day 3 & Day 4 进度更新”数据清洗:在海量数据中,精雕细琢出科研的宝石”📅 第3天回顾:数据下载,基础工作已完成在前一天的挑战中,我成功地下载了所有NHANES数据,为接下来的数据分析打下了坚实的基础。🧼 数据清洗:挖掘数据潜力的关键时刻数据清洗是公开数据库工作中最耗时的部分,但也是发现数据真正价值的关键时刻。我将运用R语言的灵活性,将这些原始数据转化为一个专为我的研究目的服务的定制数据库。通过巧妙地变换变量,我们可以探索新的研究视角,让每一篇文章都独具匠心。🔍 变量选择:精确制导,目标明确在提取数据之前,我已经锁定了关键指标(X)、主要疾病(Y),以及一系列经过精心挑选的协变量(Z)。这些选择是基于对现有文献的深入分析,确保我们的研究方向既精准又具有创新性。🔢 数据提取:在细节中发现真相数据提取不只是简单的勾选“是”或“否”。以高血压为例,它的定义不仅包括是否正在服用降压药,还涉及到血压是否超过140/90mmHg等更为复杂的标准。这就意味着,为了准确捕捉这一协变量,我们需要综合更多的数据点,确保研究的准确性和全面性。🏗️ 编码:简化复杂任务的魔法通过精心编写的代码,我用了两天时间完成了数据清洗。这证明了,只要有正确的工具和方法,即使是最复杂的任务也能变得井井有条。🎯 选题与数据提取:科研成功的双引擎科研的成功,既依赖于数据清洗的彻底性,也依赖于选题的精准度和创新性。我投入了大量时间进行初步检索和目标设定,确保我们的每一步都朝着既定目标稳步前进。💪 科研路上,我们携手并进科研是一场需要策略和耐力的马拉松,而非无目的的短跑。让我们带着明确的目标和计划,一起加油,稳健地迈向科研的高峰!
文章题目:Cross-talks between gut microbiota and tobacco smoking: a two-sample Mendelian randomization study中文标题:肠道微生物群与吸烟之间的串扰:两样本孟德尔随机化研究
文章题目:Causal Effects of Basal Metabolic Rate on Cardiovascular Disease: A Bidirectional Mendelian Randomization Study DOI:10.1161/JAHA.123.031447 中文标题:基础代谢率对心血管疾病的因果影响:一项双向孟德尔随机化研究 发表杂志:Journal of the American Heart Association 影响因子:2区,IF=5.4 发表时间:2023年12月 今天给大家分享一篇在2023年12月发表在《Journal…
🌈 NHANES论文速成挑战:7天冲刺,Day 2 – 数据库揭秘!🚀 Day 2重点:NHANES数据库,临床研究的加速器🔑 简便数据获取,研究加速就现在研究者们,加入我们,一起探索NHANES数据库的便捷数据获取方式。快速下载,立即开始研究。📈 数据全,灵感多NHANES,营养与健康调查的宝库,提供丰富的人口统计、饮食、体检和实验室数据。📥 一键下载,数据轻松到手官网上的Doc File和Data File让你快速了解并获取所需数据。R或SPSS助你高效处理。🏞️ 全周期数据,一网打尽已完成所有周期数据的下载,为深度研究打下基础。📖 研究之旅,今日启程今天的分享结束,但研究之路才刚开始。接下来的7天,一起见证如何利用NHANES数据库撰写出一篇精彩论文!
文章题目:The association between lipid biomarkers and osteoarthritis based on the National Health and Nutrition Examination Survey and Mendelian randomization study中文标题:脂质生物标志物与骨关节炎之间的关联基于国家健康与营养检查调查和孟德尔随机化研究