1.第一段–文章基本信息 文章题目：Interpretable machine learning model for new-onset atrial fibrillation prediction in critically ill patients: a multi-center study 中文标题：可解释性机器学习模型用于危重患者新发房颤预测的多中心研究 发表杂志：Critical Care 影响因子：1区，IF= 8.8 发表时间：2024年10月 2.第二段–研究思路 本研究思路…
第一段–文章基本信息 文章题目：Cerebral near-infrared spectroscopy (NIRS) for perioperative monitoring of brain oxygenation in children and adults 中文标题：脑近红外光谱（NIRS） 用于儿童和成人围手术期脑氧合监测 发表杂志：Cochrane Database Syst Rev 影响因子：1区，IF=8.8 发表时间：2018年7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：Effects of early postoperative neurocognitive disorders on clinically relevant outcomes: a meta-analysis 中文标题：术后早期神经认知障碍对临床相关结局的影响：荟萃分析 发表杂志：Korean J Anesthesiol 影响因子：1区，IF=4.2 发表时间：2023年12月 第二段–本文创新点和科研启发 本文创新点和科研启发 明确术后神经认知障碍对临床结局的影响： 本研究通过荟萃分析，综合了多项研究的数据，首次系统性地评估了早期术后神经认知障碍（Postoperative Neurocognitive Disorders, PND）对患者临床相关结局的影响。研究发现，PND 与术后住院时间延长、术后并发症增加以及长期认知功能下降等不良结局显著相关，为临床医生提供了重要的预警信号。…
第一段–文章基本信息 文章题目：Efficacy of Silexan in patients with anxiety disorders: a meta-analysis of randomized, placebo-controlled trials 中文标题：Silexan 对焦虑症患者的疗效：随机、安慰剂对照试验的荟萃分析 发表杂志：Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci 影响因子：1区，IF=3.5 发表时间：2023年12月 第二段–本文创新点和科研启发 本文创新点和科研启发…
学过的都说好哈哈~ 光速科研～课程满意度100%，学员持续产出文章~好评不断咱们团队几乎全年无休，争分夺秒带大家解决科研上的问题，做GBD的配图，charls数据库的开发，多组学的开发，帮助师妹整理一区的思路，也收到了许多对咱们团队的祝福，我们会继续加油~2025.6.18师妹师弟部分反馈: 第二十二期开放报名中名额有限，先到先得近期经常有咨询的师妹师弟问我们会不会跑路？我想说的是第一期的师妹师弟也有问这个问题的，选择相信我们光速科研团队的都发表SCI了，同时已经接收600+天的持续服务啦~我们会持续优化我们的课程体系，增加服务内容，让光速科研团队成为医学科研培训（服务）的正规军~持续为咱们的师妹师弟提供优质的科研服务~早期报名的自动加入光速科研线上师门（终身制-创始会员）后续人多啦，这个福利就取消了（很快）
宝子们，发论文时是不是总为数据和结论头秃？今天来唠唠超火的元分析！从选题到出结果，超详细流程！码住这篇，科研小白也能轻松拿捏！ ⭕今天要分享的学员就是使用元分析成功发表文章✔接收期刊：World Journal of Surgical Oncology📉IF=2.5；中科院3区SCI📍发文方法：Meta分析 什么是元分析？ 定义： 元分析（Meta-analysis）指对针对同一主题的多个独立研究结果进行系统收集、定量合并及统计分析的过程。它并非直接开展新的实验或调查，而是对已有的研究数据进行 “二次加工”。 核心目的： 为什么做元分析？ 提高统计效力： 单个研究样本量小，结果可能不准确。元分析合并多个研究数据，增大样本量，更易检测到真实效应。 减少偏倚： 单个研究可能因设计、实施等产生偏倚，元分析纳入多个独立研究，不同研究的偏倚相互抵消，使结论更接近真实。 解决结论矛盾： 同类研究因样本、干预措施等差异得出矛盾结论，元分析通过异质性分析探索原因，并整合得出综合结论。 提供高级别证据： 在循证医学中，元分析属于最高级别证据，可为临床指南、治疗方案提供可靠依据。 降低研究成本： 避免重复开展大型临床试验，节省时间和资金，还能为后续研究指明方向。 怎么做元分析？ 明确研究问题： 确定具体的研究目的（如比较某疗法疗效），制定清晰的纳入…
在临床科研中，公共数据库（如NHANES、MIMIC、GBD、UKB等）的使用日益普及，研究者也通常面临这样的一个困惑——我挖掘公共数据库，需要申请伦理吗？本文基于国际伦理规范、期刊政策及数据库条款，系统解答四大关键问题。 并为大家附上五大常用数据库的“伦理说明”案例。🤩 问题一：伦理审查是什么？ 定义：伦理审查（IRB/Ethics Approval）指机构伦理委员会对研究中人体参与者风险、隐私保护及知情同意的评估过程。 核心审查要素： 问题二：公共数据库研究需要申请伦理吗？ 答案：一般情况下不需要。 免责的法律政策和依据： 依据类型 具体条款 适用案例 国际通用规范 《赫尔辛基宣言》第32条：匿名化数据研究可豁免伦理审查 NHANES、GBD等汇总数据研究 数据库条款 UKB数据使用协议：“已获伦理批准，二次分析无需重复申请” UKB基因组关联分析 期刊政策 Nature声明：“纯公共数据库分析只需声明数据来源” SEER肺癌生存模型研究 需要申请伦理的例外情况： 问题三：为什么公共数据库可以豁免伦理？ 三大核心原因： 1.…
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：…