文章题目：Global burden of cancer and associated risk factors in 204 countries and territories, 1980-2021: a systematic analysis for the GBD 2021 DOI：10.1186/s13045-024-01640-8 中文标题：1980 年至 2021…
文章题目：Romosozumab adverse event profile: a pharmacovigilance analysis based on the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) from 2019 to 2023 DOI：10.1007/s40520-024-02921-5 中文标题：Romosozumab 不良事件概况：基于 2019 年至 2023 年 FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 的药物警戒分析 发表杂志：Aging Clin Exp…
文章题目：Association between domain-specific physical activity and triglyceride‑glucose (TyG) index among US adults: Evidence from NHANES 2007-2018 DOI：10.1186/s12889-025-21379-2 中文标题：美国成年人特定领域体力活动与甘油三酯葡萄糖 (TyG) 指数之间的关联：来自 2007-2018 年 NHANES 的证据 发表杂志：BMC Public Health 影响因子：1区，IF=3.5 发表时间：2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《BMC Public…
文章题目：The causal effect of Internet use on rural middle-aged and older adults’ depression: A propensity score matching analysis DOI：10.1177/20552076241310041 中文标题：互联网使用对农村中老年人抑郁症的因果影响：倾向得分匹配分析 发表杂志：Digit Health 影响因子：2区，IF=2.9 发表时间：2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Digit…
文章题目：Association between modified dietary inflammation index score and lumbar vertebrae bone mineral density in patients with hypertension: data from NHANES-a population-based study DOI：10.1186/s12986-024-00877-x 中文标题：高血压患者改良饮食炎症指数评分与腰椎骨密度的关系：来自 NHANES…
文章题目：Serum creatinine- and cystatin C-based indices are associated with the risk of subsequent sarcopenia: evidence from the China Health and Retirement Longitudinal Study DOI：10.3389/fnut.2024.1471068 中文标题：血清肌酐和胱抑素…
我的新挑战持续进行中~ 第2-3天了:工作重点都集中在选题和阅读范文上，不管做什么类型的研究、不管做那种类型的MR，我们都需要花大量的时间进行选题评价，所以我用了2天的时间来进行选题确定，就是为了避免出现做完了工作发现已经被别人写了？选题不合适？等情况 说到肠道菌群孟德尔随机化，其实它就是双样本MR的plus pro max版本！就是一个暴露对应一个结局，只不过我们现在的暴露换成了肠道菌群，那我我们进行模仿的时候主要的就是去替换结局，比如别人做的比如别人写了自身免疫性肝炎，我就在想能不能写自身免疫性脑炎呢？理解起来超简单的，代码也不难掌握。最大的挑战，就是数据处理啦！毕竟这么多细菌，那么他的GWAS数据肯定是非常庞大的，细菌的基因总数比我们人类自身的基因多150倍！ 面对这么大量的GWAS数据，我已经做好准备了！代码都备好了，我的目标期刊是Journal of Affective Disorders，所以我选了里面两篇相关的文章来参考，换个角度，换个结局，就是我的新选题啦！比如别人写了肝癌，我能不能试着写结直肠癌呢？当然这只是个例子啦！但确实在临床上确实有它的意义。然后把别人做过的疾病换个自己领域的疾病，就能写出一篇新文章，同时，我们也可以把肠道菌群看成中介变量，和中介MR联系起来，这样文章就更丰富了！ 当然啦，数据量大是我们跑结局的一个限制因素。但只要我们掌握多种MR的方法，并且加强代码和写作能力的练习，相信高分MR就在眼前啦！好啦，今天的分享就到这里啦！
文章题目：Association of LDL-C/HDL-C Ratio With Hyperuricemia: A National Cohort Study DOI：10.1111/cts.70122 中文标题：LDL-C/HDL-C 比率与高尿酸血症的关系：一项全国队列研究 发表杂志：Clin Transl Sci 影响因子：2区，IF=3.1 发表时间：2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Clin Transl Sci》（2区，IF=3.1）的文章。本研究旨在探讨低密度脂蛋白胆固醇与高密度脂蛋白胆固醇比值（LHR）对HUA发生风险的预测价值。 研究方法：我们从2011年至2016年的中国健康与养老纵向研究（CHARLS）数据库中提取了数据。使用多因素logistic回归、限制性三次样条（RCS）分析和线性相关分析评估LHR与HUA发生风险之间的关联，并进行了亚组分析和交互作用检验。 Table&Figure 结果解读：结果发现，LHR越高，HUA发生率越高（7.8% vs. 9.9%…
文章题目：Disproportionality analysis of oesophageal toxicity associated with oral bisphosphonates using the FAERS database DOI：10.3389/fphar.2024.1473756 中文标题：使用 FAERS 数据库对口服双磷酸盐相关的食管毒性进行不成比例分析（2004-2023 年） 发表杂志：Front Pharmacol 影响因子：1区，IF=4.4 发表时间：2024年11月 今天给大家分享一篇在2024年11月发表在《Front Pharmacol》（1区，IF=4.4）的文章。本研究旨在根据美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)，调查口服双磷酸盐(BP)与食管不良事件(AE)之间的相关性。 研究方法：我们从FAERS数据库中系统地提取了口服阿仑膦酸钠、利塞膦酸钠和伊班膦酸钠的不良反应数据，涵盖了2004年第一季度至2023年第四季度的不良反应数据。不良反应的角色代码主要包括主要嫌疑(PS)、次要嫌疑(SS)、伴随(C)和相互作用(I)。本研究针对角色代码为“PS”的报告。根据FDA去重规则，当CASEID相同时，选择最新的FDA_DT，当CASEID和FDA_DT相同时，选择较高的PRIMARYID。我们的分析利用了四种统计方法，包括报告比值比(ROR)、比例报告比(PRR)、贝叶斯置信传播神经网络(BCPNN)和多项伽马泊松收缩器(MGPS)，来评估口服双膦酸盐与食管不良反应之间的关系。采用Kaplan-Meier方法评估食管毒性的累积发生率，而对数秩检验则检查这些毒性的时间发病曲线。此外，还采用Pearson卡方检验来确定这些药物引起的食管不良事件相关的死亡率和住院率是否存在显著差异。…
文章题目：Association between the systemic inflammation response index and mortality in the asthma population DOI：10.3389/fmed.2024.1446364 中文标题：全身炎症反应指数与哮喘人群死亡率的关系 发表杂志：Front Med 影响因子：1区，IF=3.1 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 Med》（1区，IF=3.1）的文章。本文这项研究旨在利用国家健康和营养检查调查(NHANES) 2001-2018年的数据，探查全身炎症反应指数（SIRI）与哮喘人群死亡率的关系。 研究方法：本研究纳入了2001年至2018年美国成年人国家健康和营养检查调查（NHANES）数据，将所有患者按SIRI三分位数分为三组，采用多变量加权Cox回归分析、平滑曲线拟合、生存曲线分析和亚组分析探讨SIRI与哮喘的关系。 Table&Figure 结果解读：本研究共纳入6,156名参与者，每个SIRI三分位数由2052名个体组成。SIRI水平较高的哮喘患者年龄较大、受教育程度较高、结婚的可能性更大、吸烟的可能性也更大。在Cox比例风险模型中，在调整潜在混杂因素后，SIRI水平最高的哮喘患者全因死亡风险比(HR)更高。限制性三次样条分析表明SIRI与全因死亡之间存在非线性关系。Kaplan-Meier生存曲线显示，SIRI水平较高的患者的全因死亡风险较高。亚组分析显示，SIRI与不同人口统计数据中的全因死亡有关，包括年龄、性别、种族、教育水平、吸烟状况和婚姻状况。…