课程内容今年以数据库挖掘为主，nhanes、gbd、charls等以及正在更新的热点课程为主~现在的情况是Gbd写一篇中一篇(不撞题情况)，NHANES基本5分左右问题不大，MR投稿选刊需要多费心思(最近中的不少)接收＋1! 2025.3.20师妹师弟部分课题组反馈 光速科研-第十九期开始倒计时~又一批师妹师弟将拥有光速攥写任意类型SCI论文的能力，在咱们这里，发几篇SCI成了常态~每月至少推出一门新课~直到把所有的科研类型全覆盖，再开发软件~
Day 4！ 第4天任务：完成Table和Figure部分 前期花了3天时间将数据已经提取、清洗好啦 现在的任务就是做出Table和Figure～ 在具体操作之前呢，肯定要再去看文献啦 模仿文献一步一步来就好啦 常规NHANES文章就是需要下面这些Table和Figure， 当然，我们也会看到有很多文章会有一些其他的处理 比如加上了机器学习呀 本质上还是这个思路 只不过在暴露的选择、分析方法会有一些差异 万事开头难，我们就先学会这种最简单的思路 后面我们慢慢学习和挑战别的~ 我们进行了提取和总结 Figure 1：研究人群——-数据来源过程（流程图） 对数据处理的过程进行简单的可视化呈现 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 对比两组之间的基线资料的差异 Table 2：回归分析—X与Y之间有无关系（3个模型） 根据纳入的协变量构建3个不同的模型以评估暴露和结局之间的关系的是否稳健 Figure…
如果你很会做手术，那今天整理了一些手术方向发Meta文章的切入点，快快把你的手术经验转化为实打实的科研成果❗ 临床和科研并驾齐驱，选择切入点的建议 临床需求优先：聚焦争议大、证据不足的问题（如“是否所有早期乳腺癌均需腋窝淋巴结清扫？”）。 数据可行性：确保有足够数量的同质化研究（如一般至少5篇RCT或观察性研究）。 创新性与价值：优先选择填补指南空白或影响临床实践决策的方向（如新型止血材料对减少二次手术率的效果）。 通过明确研究问题、系统检索文献、严格质量评价及合理分析，Meta分析可为手术决策提供更高级别的循证依据。 挖掘手术方向的Meta学员接收 ✔接收期刊：BMJ Open 📉IF=2.4；中科院3区期刊 📍发文方法：Meta分析 手术技术与相关研究 一、手术技术/方法的比较 ⚠ 微创手术 vs 传统开放手术 ⚠ 不同术式的效果对比 ⚠ 新技术/设备的应用评价 二、手术相关并发症的干预措施 ⚠ 预防策略的有效性 ⚠…
现在医学科研有两大类人群，一类是一定要做实验的，一类是没有任何实验条件的。针对没有任何实验条件的人如何发文章？ 在网上可以搜到一大堆方法，比如我封面列出的：医学综述、Meta分析、临床研究、生信分析…… 还有人问：这些方法哪种最好发，最容易发高分？ 其实没人能回答这个问题，因为没有人可以保证某种方法一定可以发文章，只能回答：可以选到有临床意义的选题且分析结果比较理想。而且没有什么人做过的，才会好发。 任何一种发文方法就像小马过河，总有人说好发，有人说不好发。因为任何方法都会有人选不到题、分析结果不理想、被别人抢先发表、文章质量与自己期刊要求严重不匹配，直接被秒拒…… 自己不去探索，不去学习，就永远都是零基础，永远都不知道哪种方法适合自己，开始去做往往是最重要的。 我自己也是从0开始过来的，如果你不知道自己该学什么，真心建议医学科研入门首选Meta分析！ 有人还会纠结，写综述呢还是写Meta分析？ 可以很明确的告诉你，如果你是大佬，写综述没问题，如果你是学术渣渣，想要发表一篇还不错的综述，难度很大！ 因为综述涉及对某一专题、领域的研究成果进行全面、系统的整理和分析，作者往往需要具备较强的研究能力和文献分析能力。 你想一个还未入门科研的人，短时间内对某个领域的理解能有多深呢？ 当然你身边肯定有发表综述的师兄师姐，但对于大多数0基础小白来说，入门科研还是推荐选择难度更小的Meta分析！ 这里还需要提醒：一定要了解清楚学校的毕业要求，看看已经毕业的师兄师姐的小论文都发的什么。有的学校可能发Meta分析不能用于毕业，那你有必要再学习临床研究和生信分析。 但无论是什么情况，只要你目前是科研小白，学Meta分析都是适合的，因为学完Meta分析的一整套流程，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等科研技能你都能练习到，对于以后的科研是一个很好的打底！ Meta分析入门学习指南 第一阶段：理论奠基 第二阶段：7步完成一篇Meta分析 明确 PICO 要素 PICO 要素 —— 人群 (Population)、干预…
每节课都要让师妹师弟学到真东西~（大家时间很贵，对科研发表文章没用的不讲）＃光速科研 30 天成稿，60天成稿第 2~3篇~始终努力的在为师妹师弟们提供更多的帮助和干货，直到看到你们论文成稿，论文接收~2025.3.19师妹师弟部分反馈~（热火朝天搞科研） 第十九期光速科研SCI写作训练营开放报名中~
文章题目：National prevalence and incidence of benign prostatic hyperplasia/lower urinary tract symptoms and validated risk factors pattern DOI：10.1080/13685538.2025.2478875 中文标题：全国前列腺增生/下尿路症状的患病率和发病率以及经过验证的风险因素模式 发表杂志：Aging Male 影响因子：2区，IF=2.7 发表时间：2025年2月 今天给大家分享一篇在 2025年12月发表在《Aging Male》（2区，IF=2.7）的文章。本研究旨在系统性研究中国人群中 BPH/LUTS 发病相关可靠风险因素模式。 研究方法：本研究采用横断面和前瞻性队列研究设计，研究对象来自中国健康与养老纵向研究（CHARLS），调查全国BPH/LUTS的患病率、发病率、BPH/LUTS的平均发病年龄、BPH/LUTS的用药率、BPH/LUTS在中国人群中已验证的危险因素模式。…
文章题目：The association between novel metabolic parameters and all-cause/cardiovascular mortality in patients with metabolic syndrome is modified by age DOI：10.1186/s12933-025-02587-x 中文标题：年龄改变了代谢综合征患者新代谢参数与全因/心血管死亡率之间的关联 发表杂志：Cardiovasc Diabetol 影响因子：1区，IF=8.5 发表时间：2025年2月 背景：全身炎症反应指数（SIRI）是一种有前景的炎症标志物；然而，SIRI与潜伏性结核感染（LTBI）之间的关系，以及其与死亡率的关联，目前尚不明确。本研究旨在探索SIRI与LTBI和全因死亡率之间的关联。…
文章题目：Potential Adverse Events of Fluoxetine: A Real-world Study Based on FAERS Database DOI：10.47626/1516-4446-2024-3879 中文标题：氟西汀的潜在不良事件：基于 FAERS 数据库的真实世界研究 发表杂志：Braz J Psychiatry 影响因子：1区，IF=3.6 发表时间：2025年3月 今天给大家分享一篇在 2025年3月发表在《Braz J Psychiatry》（1区，IF=3.6）的文章。本研究利用FAERS数据库挖掘和分析氟西汀的不良事件信号。 研究方法：以2004年第一季度至2023年第二季度的疑似药品不良反应报告为研究对象，以氟西汀为主要疑似药品，采用4种信号挖掘与分析方法对不良事件信号进行综合评估。 Table&Figure 结果解读：共收集到19,932,732份报告，其中22,884份主要怀疑与氟西汀有关。通过分析，共识别出862个PT信号，涉及27个SOC。在报告的患者中，女性患者（58.81%）报告比例高于男性患者（26.84%），且18~45岁年龄段占比最大。与妊娠及新生儿状况相关的不良事件信号强度显著，包括妊娠期胎儿暴露、妊娠期暴露，而新生儿健康相关不良事件表现出较高的信号强度，如房间隔缺损、早产儿、室间隔缺损、母体药物影响胎儿等。…
文章题目：Profile of non-invasive physical health indicators associated with cognitive performance in Chinese older adults: evidence from the China Health and Retirement Longitudinal Study DOI：10.1186/s12889-025-21479-z 中文标题：中国老年人认知能力相关非侵入性身体健康指标概况：来自中国健康与养老纵向研究的证据…
文章题目：Associations between neutrophil-percentage-to-albumin ratio level and all-cause mortality and cardiovascular disease-cause mortality in diabetes population DOI：10.1186/s12889-024-20924-9 中文标题：糖尿病人群中性粒细胞百分比与白蛋白比值水平与全因死亡及心血管疾病死亡的关系 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 Health》（1区，IF=3.5）的文章。本研究旨在调查中性粒细胞百分比与白蛋白比率 (NPAR) 与社区居住的 T2DM 患者的全因死亡率和心血管疾病 (CVD) 死亡风险之间的关联。…