文章题目：Association between nutritional inflammation index and diabetic foot ulcers: a population-based study DOI：10.3389/fnut.2025.1532131 中文标题：营养炎症指数与糖尿病足部溃疡之间的关联：一项基于人群的研究 发表杂志：Front Nutr 影响因子：2区，IF=4.0 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Front Nutr》（2区，IF=4.0）的文章。本研究旨在建立一种新的预测指标，该指标整合了免疫炎症和营养标志物，以全面评估 DFU 发展的风险。 研究方法：数据来源于 NHANES，抽取了 1999 年至 2004 年的参与者。采用多变量逻辑回归和限制性三次样条分析来阐明白蛋白/中性粒细胞与淋巴细胞比率 (ANLR) 与 DFU 之间的联系和非线性关系。分层亚组分析确定了优势人群，而相互作用分析评估了变量与 ANLR 的相互作用。这些方法共同促进了敏感性分析，提高了结果的可靠性。 Table&Figure 结果解读：本研究不仅首次提出了预测DFU的综合新指标，还明确了ANLR对DFU风险的影响。总体上，二者呈负相关，但详细分析发现，这种负相关存在拐点效应。此外，本研究还探讨了ANLR的动态变化对DFU风险的影响，有助于临床医生更准确地评估个体DFU风险，促进DFU的早期发现和干预。因此，对于低白蛋白的糖尿病患者，适当补充白蛋白至关重要。此外，维持NLR在适当水平也不容忽视。鉴于ANLR的成分在临床中应用广泛且易得，其未来临床应用潜力巨大。 结论：使用抗糖尿病和降血脂药物会改变 TyG 指数与全因死亡率和心血管疾病死亡率之间的关联。这些发现表明，未来对 TyG 指数及其与心血管疾病和死亡率关系的研究应考虑这些药物的改变作用。 大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！
文章题目：Mediating Effects of Serum Lipids and Physical Activity on Hypertension Management of Urban Elderly Residents in China DOI：10.3390/metabo14120707 中文标题：血脂与体力活动对中国城市老年居民高血压管理的中介作用 发表杂志：Metabolites 影响因子：2区，IF=3.4 发表时间：2024年12月 今天给大家分享一篇在2024年12月发表在《Metabolites》（2区，IF=3.4）的文章。本研究旨在研究血脂生物标志物在高血压管理中的重要性和潜在的因果关系。 研究方法：我们使用2015 年至 2020 年期间收集的 CHARLS 数据库的纵向数据调查了 3373 名城市居民。采用皮尔逊相关方法探讨数值变量之间的关系。采用逻辑回归模型识别高血压的危险因素。使用限制性三次样条 (RCS) 评估血脂与血压之间的剂量效应关系。此外，进行了分段结构方程模型 (PiecewiseSEM) 以进一步阐明个体身体指数、血脂和 PA 对不同体力活动 (PA) 水平下血压反应的直接和间接途径。 Table&Figure…
文章题目：Association of “a body shape index” with the risk of developing colorectal cancer in U.S. patients with metabolic syndrome: evidence from the NHANES 1999-2018 DOI：10.1186/s12876-024-03537-9…
文章题目：Global, regional and national burden due to retinoblastoma in children aged younger than 10 years from 1990 to 2021 DOI：10.1186/s12916-024-03827-9 中文标题：1990 年至 2021 年全球、地区和国家 10 岁以下儿童视网膜母细胞瘤负担 发表杂志：BMC Med 影响因子：1区，IF=7.0 发表时间：2024年12月…
“虽然是子刊，但是已经像做梦一样了！” 这位学员去年3月报名统计之光学习Meta分析，在本月文章被EClinical Medicine接收，影响因子9.6，中科院一区，正统的柳叶刀子刊！收到接收函之后，群内学员不停感叹，“这下真是被统计之光嗲这彻底逆袭了~” 🟡什么是Meta分析？ Meta分析是一种用来收集和整合有关一个研究问题的所有相关研究证据的科学方法，临床试验则是在病人中测试治疗效果的研究方法。 考察一个问题，只看一两条片面信息得不出合理的结论，Meta分析就是要收集和综合所有有关的信息，做出全面、无偏的结论。Meta分析常用来总结l临床试验的结果。 医学存在的理由是疗效，不是产生疗效的原理。牛痘接种、奎宁，磺胺、青霉素，先有应用，而后才探究原理。但是，现代西药开发主要走的是一条相反的路，从原理到疗效。可能在研究纳入的病人中无效，而在其他病人中有效，反之亦然。还可能研究存在严重偏倚，无论显示有效或无效，都是错误的。 所以，把所有已完成的随机对照试验都找来，并把它们的结果放到一起进行比较和考察，考量了所有相关信息之后，得出结论，这个方法就是Meta分析。 🟡Meta分析步骤 1.明确问题 2.制定研究方案 3.文献检索 4.选择研究 5.数据提取、质量评价 6.统计分析 7.结果解读 8.文章写作与发表 如果你是科研基础较差的医学生或医生，想要发在2025发一篇SCl，建议从Meta分析入手，新手友好，短时间内就能得到成果！实在是性价比之选！ 学Meta分析，已有近万人选择了统计之光一对一指导，只因为我们真的物超所值，最快6-8个月即可接收，从四区到一区多种定制套餐可供选择！自己学完自己做，完全符合学术规范！
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要发表一篇关于流行病学和临床特征分析的SCI文章，通常需要收集和分析多种类型的临床数据。 以下是一些关键的临床数据类型： 一、病人表观数据 病人表观数据是临床研究中基础且重要的信息，包括但不限于： 体重、身高 血压 心率、心律 尿量 其他生命体征数据 这些数据能够反映病人的基本生理状态和健康状况，对于分析疾病的发生、发展和预后具有重要意义。 二、血液样本数据 血液样本是临床研究中常用的生物标志物来源，通过分析血液中的各种成分，可以获得关于病人疾病状态的重要信息。血液样本数据可能包括： 血常规指标：如白细胞计数、红细胞计数、血小板计数等。 生化指标：如血糖、血脂、肝肾功能指标等。 特殊标志物：如肿瘤标志物、炎症标志物、心血管疾病相关标志物等。 三、器官组织样本数据 对于某些疾病，特别是肿瘤和器质性疾病，器官组织样本的收集和分析对于明确疾病诊断和制定治疗方案至关重要。可能包括： 组织病理学检查：如活检、切片等。 分子生物学检测：如基因表达、蛋白质水平等。 四、流行病学相关数据 流行病学数据对于理解疾病的分布、传播和影响因素至关重要。可能包括： 人口统计学信息：如性别、年龄、民族、职业等。 疾病史和家族史：了解病人过去的疾病情况和家族中是否有类似疾病。 环境因素：如气候、地理位置、生活习惯等，这些因素可能与疾病的发生和发展有关。 五、临床研究资料…
当年我刚接触解剖的时候，各种骨头名称记得我是天昏地暗，只能自己在脑子里想象模型或者看着自己手绘的惨不忍睹的模型去记。看到这五个网站才真正体会到了什么叫“我们那时候可没你这个条件”。 医学牛马的福音，收藏下来绝对不亏！1 一目可知 1️⃣一目可知 一个免费的互动式人体解剖学网站，提供了大量详细的人体解剖和放射学图像。网站包含基于解剖图、医学成像检查的丰富内容，涵盖心脏、肝脏、胃和脊髓等多个区域的解剖图集。 2️⃣Anatomy Standard 也是一个可以用于学习的免费影像学网站，这个网站的图片清晰度都非常高，能够仔细观察每一个解剖细节。并且支持直接在网站上下载解剖图片。 3️⃣Radiology Assistant 一个专注于放射学教育的非营利性网站，内容丰富，系统全面，内容都是由各个系统的权威专家制作，知识点讲解全面且详细，教学图片也都非常典型。 4️⃣中国医学影像联盟 5️⃣中华医学会放射学分会官网 6️⃣ 中国医师协会放射医师分会官网 7️⃣Radiopaedia 8️⃣Aunt Minnie 9️⃣杂志《Radiology》 🔟杂志《NeuroImage》 每一个网站，在浏览器搜索对应名字就可以直接找到网址，基本都是注册就能免费用，没有费用！大家新的一年私藏了哪些好用的神仙网站，可🍎留言一起交流哦~ 统计之光，专注于医学SCI一对一教学指导，为全学科的医学人可提供专业、高效、靠谱的SCI教学指导服务。我们提供的服务涵盖全程教学、翻译润色、选刊投稿、结课直接投稿❗符合学术规范❗
1. 快速启动 DeepSeek 的两种方式 进阶功能设置： 2. 精准提问技巧：结构化表达提升答案质量 在医疗场景中，清晰的提问逻辑可显著优化 AI 的输出效果。建议采用以下模板： 示例应用： 3. 术语简化与风格适配：让沟通更高效
Day 4-5任务：核心图表与数据表 这两天的任务就是跑代码 解决在跑代码的过程中可能出现的各种问题 进而将核心的结果（Table Figure）给跑出来 这就是我这篇文章的最核心的内容 我最开始安装包的时候 整整安装了2个多小时 老是有各种各样的报错 这确实是做机器学习需要克服的最大的困难 其实对电脑的要求还是有一些的 我是i5-13+3050 跑的时候还行 全部跑完大概用了半个小时 当然也可能和我的数据集比较小有关系 Nhanes才多少点儿数据 我们通过R跑出来的图片基本都可以直接放在文章里面 这个ggplot2等包已经非常高级了 我们只需要跑出来、整理好 取一个合适的标题和Legends 机器学习非常有意思的地方在于， 以前发过文章的数据还能加上机器学习再发一篇 “旧数据发新文章” 核心的Figure出来了，这篇文章基本也就结束嘞…