文章题目：Artificial intelligence in osteoarthritis detection: A systematic review and meta-analysis DOI：10.1016/j.joca.2023.09.011 中文标题：人工智能在骨关节炎检测中的应用: 系统综述和荟萃分析 发表杂志：Osteoarthritis Cartilage 影响因子：1区，IF=7.2 发表时间：2024年3月 今天给大家分享一篇在2024年3月发表在《Osteoarthritis and Cartilage》（Q1 区，IF= 7.2的文章。通过系统评审和元分析的方法，这篇文章探究了人工智能（AI）算法在检测骨关节炎（OA）方面的诊断性能，并将其与临床医生的诊断表现进行了比较。 研究的背景：骨关节炎（OA）是全球最常见的关节炎形式，影响全球4%的人口。OA的早期诊断至关重要，因为及时的干预可以减缓疾病的进展并改善患者的生活质量。传统的OA诊断依赖于临床检查和影像学评估，但这个过程耗时且容易出错。近年来，人工智能（AI）在医疗影像诊断中的应用逐渐增多，其自动化和高精度的特点为OA的早期检测提供了新的可能性。 研究的目的：本系统评审和元分析的目的是汇总AI算法在OA检测中的诊断性能指标数据，并将其与临床医生的表现进行比较。 研究方法：…
文章题目：Unraveling the global burden of inflammatory bowel disease (1990-2019): A Joinpoint regression analysis of divergent trends in 10-24 and 50-69 age cohorts DOI：10.1016/j.autrev.2024.103586 中文标题：揭示炎症性肠病的全球负担（1990-2019）：对 10-24…
文章题目：Relationship between uric acid to high-density cholesterol ratio (UHR) and circulating α-klotho: evidence from NHANES 2007-2016 DOI：10.1186/s12944-024-02234-6 中文标题：尿酸与高密度胆固醇比率 (UHR) 与循环 α-klotho 之间的关系：来自 NHANES 2007-2016 的证据…
今天给大家分享一篇在 2023年3月发表在《Med》（1区，IF=12.8）的文章。本文这项研究利用了全球疾病、伤害和风险因素负担研究 (GBD) 1990-2019年的数据，估计代谢风险导致的全球癌症负担。研究方法：从全球疾病负担（GBD）2019数据库中获取常见代谢相关肿瘤（MRN）数据。从GBD 2019数据库中提取MRN患者的年龄标准化伤残调整生命年（DALY）率和死亡率，并按代谢风险、性别、年龄和社会人口指数（SDI）水平进行分层。计算年龄标准化DALY和死亡率的年度百分比变化。
每个月都会推出新的热点课程，帮助咱们 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投稿需要多费心思(最近中的不少) 师妹师弟不断产出高分文章~
文章题目：Smoking is an independent risk factor for stricture recurrence after the urethroplasty: a systematic review and meta-analysis DOI：10.1590/S1677-5538.IBJU.2022.0244 中文标题：吸烟是尿道成形术后狭窄复发的独立危险因素: 系统综述和荟萃分析 发表杂志：Int Braz J Urol 影响因子：1区，IF=3.1…
文章题目：Global, regional, and national burden and trends of migraine among youths and young adults aged 15-39 years from 1990 to 2021: findings from the global…
文章题目：Association between metabolic healthy obesity and female infertility: the national health and nutrition examination survey, 2013-2020 DOI：10.1186/s12889-023-16397-x 中文标题：代谢性健康肥胖与女性不孕症之间的关联：2013-2020 年全国健康和营养检查调查 发表杂志：BMC Public Health 影响因子：1区，IF=3.5 发表时间：2023年8月 今天给大家分享一篇在…
Day1：设定目标=目标文献+目标期刊前期我们通过GBD数据库成功挑战了数期鉴于有很多的师弟师妹们在不断的追问数据库挖掘的情况我们这一期进行GBD数据库的挑战挑战Jointpoint回归和年龄-阶段-队列分析 GBD数据库不用说，大家都比较熟悉了四大刊的常客甚至有一个研究生发了一篇BMJ这对于我们来说都是机会数据库最大的特点就是：学地理+可视化不同国家的组合，比如全球？金砖国际？上合组织？换个组合就是一篇新的文章方法学的内容差别不会特别大，无非是增加或者减少工作量 这次我挑战的是使用Joinpoint和年龄-阶段-队列分析对某一个疾病进行分析过程主要还是使用Joinpoint软件和代码在前期的学习和挑战中任何的代码问题都能通过我们的方案快速解决所以重点就是学习这个软件就好确定目标文献和确定目标期刊这就需要大量的准备工作和科研的敏锐性至于这种敏锐性需要怎样的培养这就需要长时间的深度思考、积累和学习 我检索了“age-period-cohort analysis”发现了很多和我的研究类似的文章最后终于确定给了方向最终选择了一个相对来小众的疾病、地区我选的中国也就是“中国XX疾病的长期趋势：A joinpoint regression and age-period-cohort analysis based on GBD 2021”我选择了顶刊1区杂志Ageing research reviews作为我的目标期刊选的目标文献是2024年8月份才发表的一篇关于老年抑郁症的分析（doi: 10.1016/j.arr.2024.102443）顶刊有很多内容值得我们学习我们将使用更新后的2021年数据进行分析争取能挑战成功 全力以赴，欢迎大家围观见证，也欢迎大家留下自己的经验，相信知识在相互碰撞中总会产生新的火花