文章题目：Prediction of sarcopenia at different time intervals: an interpretable machine learning analysis of modifiable factors DOI：10.1186/s12877-025-05792-1 中文标题：不同时间间隔的肌肉减少症预测：可修改因素的可解释机器学习分析 发表杂志：BMC Geriatr 影响因子：2区，IF=3.4 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《BMC Geriatr》（2区，IF=3.4）的文章。本研究旨在建立不同时间间隔的中国老年人肌肉减少症风险预测模型，并识别和比较导致肌肉减少症发展的可改变因素。 研究方法：本研究使用了中国健康与养老纵向研究 (CHARLS) 中 3,549 名 60 岁及以上参与者的数据。通过 AWGS2019 算法评估肌肉减少症状况。将考虑多因素基线变量的 2 年和 4 年肌肉减少症风险完整模型与可修改模型进行了比较。使用八种机器学习 (ML) 算法构建这些模型，并通过受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC) 评估性能。应用 SHapley Additive…
医学都来学，挑战7天完成一篇NHANES，Day 5！ 进度汇报：完成Table和Figure。 经过数据的整理，接下来的任务是制作Table和Figure。在开始具体操作之前，我再次翻阅了相关文献，以模仿文献的思路来进行操作。NHANES文章的常规流程通常包括以下几个步骤，当然，也会有一些文章采用了其他处理方法，比如机器学习，但本质上还是一样的思路，只不过在数据的选择和分析方法上会有一些差异。在刚开始的时候，我们可以先学会最简单的思路，之后再逐步学习和挑战其他方法。 Figure 1：研究人群的数据来源过程。这个图表简要说明了我们筛选数据的流程，比如在2013-2014年，总共有10175例数据，根据我的纳入条件进行筛选和排除，最终纳入1900人。这是数据筛选和清洗流程的可视化呈现。 Table 1：基线资料表。这个表格用于比较不同人群之间的基线资料差异，例如抑郁组和非抑郁组，以描述人群的基本信息。在这个表格中，我们会列出不同变量的连续或分类数据，并进行t-检验或卡方检验等统计分析。 Table 2：回归分析表。通过构建不同的回归模型，评估暴露和结局之间的关系是否稳健。这包括了三个不同的模型，分别是 Crude Model、Model I 和 Model II。在这些模型中，我们会纳入不同的协变量，例如人口统计学信息和疾病情况，以评估其对结果的影响。 Figure 2：限制性立方样条（RCS）结果图。通过RCS曲线的呈现，展示了X和Y之间的剂量效应关系。这种图表非常直观地展示了线性和非线性关系，并且通过检验P for non-linear是否小于0.05来判断是否存在非线性关系。 Table 3：亚组分析表。这个表格用于评估X与Y的关系是否在不同的亚组中存在差异。通过在不同的组别（如性别、年龄、特定疾病）中进行分析，我们可以观察到X与Y的关系是否依然稳健存在，以及在不同组别中是否存在差异。 这些Table和Figure是NHANES文章的主要结果展示方式。由于数据已经整理好，后续的分析工作实际上相对简单。选题和数据的整理才是最费时间的部分，也容易让人浮躁，但只要方向正确，就一定能够获得成果。 今天的挑战圆满成功，继续加油！
我们每天的工作和使命就是指导和敦促师妹师弟学习科研、搞定科研~咱们坚持的意义，是让每一个医学生无痛、光速掌握基本科研能力，能达到可以发表SCI论文的水平。并将这个能力迁移到今后的课题申请、标书攥写、科普创作上去。也是满意度100%，成稿率100%的原因~经过十九期(500+天)验证的适用于任何医学相关学科的系统性科研解决方案2025.4.12课题组答疑反馈： 我们每月限额招募的目的是为了做好服务，跟好进度，全力以赴教会每一个师妹师弟光速攥写 SCI 论文。确保跟进每一个师妹师弟的进度的同时，还能提供额外的更多的服务。 以后逐步涨价~20期开放报名中，名额有限，先到先得~
一、不同干预措施的直接与间接比较 切入点 当现有研究缺乏直接头对头比较时，通过网状Meta分析整合直接和间接证据，解决“多干预措施排序问题”。 选题建议 案例参考 二、特定人群的疗效差异分析 切入点 聚焦特殊人群（如儿童、术后患者），探索不同干预措施在特定群体中的效果差异。 选题建议 案例参考 三、多结局指标的整合评估 切入点 同时纳入多个结局指标（如功能评分、生活质量、安全性），综合评估干预措施的整体效果。 选题建议 案例参考
文章题目：Weight-adjusted waist index shows superior detection of coronary artery disease than body mass index in NHANES 1999-2020 DOI：10.1038/s41598-025-90877-5 中文标题：1999-2020 年 NHANES 数据显示，体重调整后的腰围指数比体重指数更能检测出冠状动脉疾病 发表杂志：Sci Rep 影响因子：1区，IF=3.8 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《Sci Rep》（1区，IF=3.8）的文章。本研究旨在探讨体重调整腰围指数 (WWI)与冠状动脉疾病 (CAD) 的关联。…
医学直博已毕业，是课题组3年来唯一一位按时毕业的博士生🤣 课题组学生10人，读博期间也帮导师带过3个硕士。入学后有的研究生进步特别快，研一就能自己发表一篇SCI，也有的研究生完全带不动，怎么努力都要延毕。 那么不同研究生的科研能力究竟差在哪呢？ 以我的经验，科研能力有3个阶段： ✅ 首先是掌握文献、理解课题。✅ 其次是独立分析和解决问题的能力。✅ 最后是建立对研究领域的整体视野和研究品味，能够辨别哪些问题值得研究。 这三个阶段就像从山底到山顶的台阶，很多人都会卡在第二个台阶。 这3个阶段也给我们一个启示，科研能力的提升是有路径的，有人就是这么进步的，认清自己的阶段，慢慢提升，不着急，山也是慢慢形成山的！ 🎯研一阶段：理解课题 研一阶段，大家的水平都差不多。这个阶段最重要的任务是学会理解课题。 接手导师的课题后，自己要主动查阅相关文献。 建议文献阅读的顺序为：中文综述 👉 英文综述 👉 高分文章+硕博论文 综述可以帮助我们了解研究内容的现状，高分文章中的新观点以及技术可以做借鉴，在硕博论文中可以找到相关实验的具体步骤。 带着问题读文献，深刻理解课题的意义： 1️⃣ 研究的目的是什么？2️⃣ 可以采用哪些方法，选择这些方法的理由及优缺点？3️⃣ 该研究与其他类似研究的独特之处？ 也就是说在给导师汇报的时候，不仅是罗列研究结果，最好是给出结果的解读。如果你无法指出哪些地方重要，哪些地方好或不好，证明你没有去研究背后的逻辑。…
文章题目：Association between atherogenic index of plasma, body mass index, and sarcopenia: a cross-sectional and longitudinal analysis study based on older adults in China DOI：10.1007/s40520-025-03029-0 中文标题：血浆动脉粥样硬化指数、体质量指数与肌肉减少症的相关性：基于中国老年人的横断面和纵向分析研究…
文章题目：Association between neutrophil to high-density lipoprotein cholesterol ratio and hearing loss: a cross-sectional study from NHANES DOI：10.1186/s41043-025-00851-0 中文标题：中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值与听力损失之间的关联：NHANES 的一项横断面研究 发表杂志：J Health Popul Nutr 影响因子：2区，IF=2.4 发表时间：2025年4月 今天给大家分享一篇在 2025年4月发表在《J…
文章题目：Global burden of periodontal diseases among the working-age population from 1990-2021: results from the Global Burden of Disease Study 2021 DOI：10.1186/s12889-025-22566-x 中文标题：1990-2021 年全球劳动年龄人口牙周病负担：2021 年全球疾病负担研究结果 发表杂志：BMC Public Health…
文章题目：Effect of depression combined with cognitive impairment on dependency risk in rural older adults: analysis of data from the China health and retirement longitudinal study…