科研冲刺加速！ 今天的写作任务让我面临了前所未有的挑战，几乎让我认为无法达成目标。然而，在研究的探索过程中，我意外地发现了五个相关的变量，这一发现激发了我重新编写代码并完成了分析，这一经历也被我巧妙地融入了论文之中。📚 论文构建新篇章：深入探索PubMed数据库，精心挑选与我的研究主题紧密相关的优秀论文进行深度研读（利用先进的翻译工具和Claude软件辅助理解）。精心设计论文结构。根据孟德尔随机化的结果，细致撰写方法与结果部分。广泛阅读相关文献，撰写出有深度的讨论章节。🎯 研究前的全面准备： 在动笔之前，至少阅读50至100篇孟德尔随机化相关的论文。在确定研究的暴露和结局后，彻底检查文献库，确保你的研究领域尚未被他人占领。（白天全身心投入临床实践，夜晚仍不忘与大家分享进展，期待你的点赞和收藏作为支持！）⏳ 倒计时48小时！ 请大家继续关注，一起见证这场科研马拉松的冲刺阶段！

各位医学界的小伙伴们，你们好！今天我要和大家分享一个令人振奋的医学研究成果，这不仅对我们的学术研究有着重要的意义，也对临床实践有着深远的影响。最近，河南医科大学的研究团队在一项创新性的研究中，深入探讨了抑郁症与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）之间的潜在联系。这项研究不仅采用了传统的荟萃分析方法，还引入了先进的孟德尔随机化技术，为我们揭示了两者之间可能存在的因果关系。这项研究的重要性不言而喻。抑郁症作为一种常见的精神障碍，其与多种慢性疾病的关联性一直是医学研究的热点。而NAFLD作为全球日益严重的公共卫生问题，其发病率的上升引起了广泛关注。如果两者之间确实存在某种联系，那么这将为我们提供新的治疗思路和预防策略。研究团队通过Meta分析，汇总了多项研究的数据，发现抑郁症患者患上NAFLD的风险显著增加。更令人瞩目的是，通过孟德尔随机化方法，研究者们进一步确认了这种关联的因果性，即抑郁症可能直接导致NAFLD风险的升高。这项研究不仅为我们提供了新的科学证据，也为未来的研究方向指明了方向。我们期待这项研究能够激发更多医学生和研究者的兴趣，共同探索抑郁症与NAFLD之间的复杂关系，为患者带来更多的希望和光明。

虽然meta分析的难度不高，但是因为工作和生活上各种各样的事情，总有很多拖沓，今天科室有个重病人抢救，九死一生，每天能用于自己成长的时间非常少，一起加油，挑战不能停，绝对不能让挑战失败！今天的任务还是很重的， 今日任务=获得Meta分析所需要数据=制定检索策略+下载文献+筛选目标文献。 制定检索策略：根据万能选题思路PICOS原则制定检索策略。P（Population）：研究对象，即患者或人群；I（Intervention）：干预措施，对研究人群采用的治疗干预措施或观察指标；C（Comparison）：对照措施，有无对比，与什么对比，对比指标是什么O（Outcome）：结局指标，如生存情况、复发率、缓解率等；S（Study design）：研究类型，是队列研究、病例对照研究还是横断面研究比如一个最简单的例子：吸烟者患肺癌的风险有多大？这个临床问题的PICOS分别是：P:成人I:吸烟C:不吸烟O:患肺癌S:队列研究PICOS明确临床问题→根据常见的三个数据库Pubmed、Cochrane、Embase制定检索策略→下载文献→目标文献筛选 注释：在零基础写Meta分析文章之前，建议大家读10篇高分Meta分析文章，搞清楚整个操作流程，在通过PICOS确定了后，一定要多次评估是否有人写过，特别是否在同一类型的文章的其中一个很小部分里面被写了。不然等于白干！ 倒计时2天！！！！欢迎大家继续围观

刚刚圆满结束一项双样本孟德尔随机化研究，包括选题、代码调整、图形制作、撰写论文、附件和表格编制，并成功向一个二区期刊投稿，挑战成功。今天，我将开启新的挑战！第1天：搜集资料，搜索关键词：“药物靶点孟德尔随机化”，发现发表在高影响因子期刊上的文章，例如 JAMA Psychiatry(IF:25.8)、Nature Communication(IF:16.6)等，共有195篇文章，相较于孟德尔随机化领域的近万篇文献，这一领域竞争相对较小，无疑是一片未被充分开发的领域。除了搜集资料，我还下载了近十篇高影响因子的相关文献，准备进行深入阅读，这标志着我的新挑战正式拉开序幕！💖附注：挑战将在非工作时间进行，所有步骤均为即兴创作（欢迎大家借鉴我的科研方法），这不是已有的研究课题，而是从零开始的全新尝试！

休假日，我沉浸在艺术与科技的交汇点，先是体验了一场视觉艺术展，随后参与了一场关于人工智能的讲座，为科研之旅注入新思维。📑 在PubMed中深入筛选，从众多候选课题中精炼出3至5个有前景的研究方向，选择首先着手最具潜力的一个。🖌️ 今日任务是完成所有图表的初步制作，目前只剩下一张机制图待完善，计划使用流程图软件进行细节绘制。🧪 欢迎医学研究者和科研爱好者继续关注我的挑战，共同见证这篇SCI论文的逐步成形。

Meta分析的操作是流程是模板化的，根据PRISMA Checklist要求一步一步逐渐操作就好啦！！Meta分析的挑战相对来说是比较简单的，Meta分析的流程是固定的，只要按照标准操作来，一定可以挑战成功！在具体实操之前，我先去PROSPERO上面进行注册，获得注册编号（QS：这个编号很重要哦，一些高分杂志投稿时基本都要提供这个编号，但不一定是必须的）。用自己的邮箱进行注册，依次完成里面的一些“提问”和40个“正式答题”，答题完毕并确认无误后，提交注册，审查时间为10天~3个月。注册完毕，安心等待就好啦，等待过程中就可以抓紧进行后面的步骤.文章不规范，拒稿两行泪，PRISMA是行业规范，必须要读！PRISMA2020条目清单主要包括了：标题、摘要、背景、方法、结果、讨论、其他信息等。实际上就是指导规范的写文章。文章的初步检索让我倍感信心，因为有一些文章有报道，但是没有文章做过相关的meta分析，而且初步来看，这9篇文章都是高分文献，说明我关于心衰的选题方向没有问题（偷着笑了，嘻嘻）工欲善其事、必先利其器，找了2篇顶刊文献进行观摩、学习，思路清晰，操作简单。注释：任何类型的Meta都不存在难度，所以Meta分析的发文量每年都很巨大，但是Meta的选题确是核心，一般的Meta分析可能在3分左右，但是一些特殊类型的Meta可以发高分文章（有哪些呢？卖个关子，我后面继续发起挑战）。 大家一起学起来、动起来，师弟师妹们可以多花些时间思考高分meta，明天我们就检索、下载、筛选文献啦！