学术树懒 表面人设：优雅宣称“科研需要沉淀”，PPT封面写着“厚积薄发”，朋友圈定期转发《慢就是快：诺贝尔奖得主的十年冷板凳》。 真实日常：同门用Python三分钟跑完的数据，你手工录入Excel时仿佛在敲摩斯密码。导师路过问进度，你缓缓抬头：“快了……在等显著性自己长出来……”同门锐评：“你这进度条是卡在Windows 98了？” Ctrl+Z大师 表面人设：自称“容错率王者”，榜样“撤回是科研最伟大的发明”，桌贴励志标语：“只要手速快，失误追不上我。” 真实日常：撤回给导师发的“收到，立刻当驴做马.jpg”；撤回把“显著性p<0.05”写成“p>0.05”的论文；撤回不小心群发给全实验室的《读研退学可行性分析报告》……深夜对着论文悔：“如果撤回键能撤回撤回键本身，我是不是就能撤回这三年？” 论文野草型选手 表面人设：嘴上说“放养更自由”！ 真实日常：收藏夹里全是《自律逆袭！导师不管如何发SCI？》，每天都在焦虑延期，寻找各种方法写小论文。 野草逆袭：最终在导师“随便做做”的施舍下，放弃依靠导师，学习短期内可以取得成果的发文方法，积攒尝试Meta分析、生信分析、临床研究。研究生三年积累不少SCI成果，妥妥的野草逆袭！ 这位论文野草型选手就是我的读研室友，偷偷询问了他：如何在导师放养、科研基础并不好的情况下，自己学发表SCI的？他给我的回答是：抓热点！挖掘临床公共数据库！ 科研初期，我们大多数人没有科研资源，临床公共数据库就是很好的宝藏，而且有的数据库很火，特别受期刊青睐！ MIMIC数据库 MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC）和飞利浦医疗公司共同建立。 研究者可根据一定的纳排标准筛选感兴趣患者的临床信息，利用这些信息可进行后续的数据分析然后撰写文章，通过数据收集与分析可作为发表SCI论文的重要依据。另外，MIMIC是一个公开数据库，所有患者的信息都经过脱敏处理，发文不需要临床伦理审批。 ⭐ MIMIC 数据库适合什么科室？ 所有科室，几乎覆盖所有科室的急重症数据。不管你是内科，还是外科，MIMIC 数据库中都能找到你想要的数据，而且数据量大。…
文章题目：Assessing the impact of insulin resistance trajectories on cardiovascular disease risk using longitudinal targeted maximum likelihood estimation DOI：10.1186/s12933-025-02651-6 中文标题：使用纵向目标最大似然估计评估胰岛素抵抗轨迹对心血管疾病风险的影响 发表杂志：Cardiovasc Diabetol 影响因子：1区，IF=8.5 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《Cardiovasc Diabetol》（1区，IF=8.5）的文章。本研究旨在采用先进的因果推理方法来评估 IR 轨迹对 CVD 风险的纵向影响。…
文章题目：Can cardiovascular health and its modifiable healthy lifestyle offset the increased risk of all-cause and cardiovascular deaths associated with insulin resistance? DOI：10.1186/s12933-025-02674-z 中文标题：心血管健康及其可改变的健康生活方式是否可以抵消与胰岛素抵抗相关的全因死亡和心血管死亡风险的增加 发表杂志：Cardiovasc Diabetol…
文章题目：Post-marketing safety surveillance of vortioxetine hydrobromide: a pharmacovigilance study leveraging FAERS database DOI：10.3389/fpsyt.2025.1532803 中文标题：氢溴酸沃替西汀上市后安全性监测：利用 FAERS 数据库的药物警戒研究 发表杂志：Front Psychiatry 影响因子：2区，IF=3.2 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 Psychiatry》（2区，IF=3.2）的文章。本研究的目的是通过FDA不良事件报告系统（FAERS）中的数据挖掘来调查与氢溴酸沃替西汀相关的不良事件（AE），以提高临床安全性。 研究方法：我们收集了 2013 年第三季度至 2024 年第一季度的 FAERS 数据以进行数据清理。采用不成比例分析来量化与沃替西汀相关的不良事件。使用报告比率 (ROR) 来识别 FAERS 数据中的风险信号。我们使用系统器官分类 (SOC) 并从《医学词典监管活动》(MedDRA 版本 26.1) 中选择了首选术语 (PT)。 Table&Figure 结果解读：共有 11,298 例病例被报告为氢溴酸沃替西汀的“主要疑似 (PS)”。值得注意的是，在系统器官水平 (SOC) 上，与氢溴酸沃替西汀相关的不良反应涉及 27 种系统类器官 (SOC)。我们确定了 150 个显著不成比例的首选术语 (PT)，这些术语符合所有四种算法。 结论：研究发现了与沃替西汀相关的不良事件（AE），为优化沃替西汀氢溴酸盐的使用、减少潜在的副作用提供了宝贵的见解，为其在临床上的合理、安全应用提供了参考。 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：Cardiometabolic index as a predictor of gallstone incidence in U.S. adults: insights from NHANES 2017-2020 DOI：10.1186/s12876-025-03642-3 中文标题：心脏代谢指数作为美国成年人胆结石发病率的预测因素：来自NHANES 2017-2020的见解 发表杂志：BMC Gastroenterol 影响因子：3区，IF=2.5 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 Gastroenterol》（3区，IF=2.5）的文章。本研究旨在研究美国成年人的CMI和胆结石病(GSD)发病率之间的联系。 研究方法：本研究利用国家健康和营养检查调查（NHANES）（2017-2020）的数据来评估CMI和GSD之间的关联，并调整年龄、性别、种族、慢性疾病和生活方式因素等混杂因素。采用了多变量逻辑回归模型和子组分析。广义加法模型（GAM）和高级曲线拟合技术用于探索潜在的非线性关系，如果确定了这种关系，则通过分段线性回归确定阈值效应。接收器操作特性（ROC）曲线评估和比较了CMI、身体质量指数（BMI）和腰围（WC）的预测性能，建立了最佳截止值及其灵敏度和特异性。…
文章题目：Trends in incidence, prevalence, and mortality of non-communicable diseases in Iraq (2003-2021) DOI：10.1186/s12889-024-21080-w 中文标题：伊拉克非传染性疾病的发病率、流行率和死亡率趋势（2003-2021年） 发表杂志：BMC Public Health 影响因子：2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》（2区，IF=3.5）的文章。本研究旨在绘制2003年至2021年期间伊拉克非传染性疾病的发病率、流行率和死亡率的趋势。 研究方法：利用了2021年全球疾病负担（GBD）研究的数据。重点放在2003年至2021年的伊拉克，这一时期以重大的社会和政治变化为标志。使用GBD结果工具，提取并表示每10万人口12种主要非传染性疾病的年龄标准化流行率、发病率和死亡率（ASPR、ASIR、ASMR）。计算了具有95%不确定性区间的描述性统计，并分析了趋势。 Table&Figure 结果解读：分析揭示了2003年至2021年期间伊拉克非传染性疾病的细微轨迹。所有非传染性疾病的ASPR略有增加（变化%：0.1，95%UI：-2.2至2.4），慢性呼吸道疾病明显下降（变化%：-14.4，95%UI：（-30.9至6.1），肿瘤显著增加（变化%：32.7，95%UI：-5.9至81.3）。糖尿病和肾脏疾病的ASIR增长最大（变化%：42.9，95%UI：28.4至59.3），而慢性呼吸道疾病下降最大（变化%：-12.1，95%UI：-36.8至22.5）。心血管疾病仍然是两性死亡率的主要原因，在此期间，男性的ASMR略有增加，女性的ASMR有所下降。皮肤和皮下疾病在ASMR中增长最高（变化%：48.2），而消化系统疾病下降最大（变化%：-21.4）。 结论：GBD…
我们提供的服务:A、师妹师弟们至少成稿一篇SCI，师妹师弟可选择任意类型论文，任意类型数据库挖掘，也可以做自己的临床课题。B、师妹师弟们掌握光速攥写任意类型SCI系统方法论(授人以渔)，今后不会在科研上花钱。C、持续不断推出热点课程，早期报名SCI训练营，自动加入#光速科研线上师门，后续热点课程免费学习，持续答疑。以上A、B、C全部包括~2025.3.14训练营反馈： 19期报名开放中…少数名额，先到先得大家科研顺利，一切顺利！
最近小编发现挖掘MIMIC数据库做疾病的全因死亡率分析发表文章的分区和IF还都不错，于是赶紧来给小伙伴们分享一下♥。 我随便一搜索就发现几篇中科院一区二区的挖掘MIMIC数据库做的全因死亡率相关文章，大家可以进行阅读 以下是小编稍微总结了一下可以在MIMIC数据库中进行全因死亡率分析的疾病示例： 缺血性卒中：研究者可以利用MIMIC数据库分析缺血性卒中危重患者的甘油三酯-葡萄糖指数（TyG指数）或其他临床参数与全因死亡率的相关性。 脓毒症：MIMIC数据库可用于探讨TyG指数、药物暴露（如昂丹司琼）、机械通气、平均动脉压等临床因素与脓毒症患者住院期间或长期的全因死亡率之间的关系。 急性胰腺炎：基于MIMIC数据库，研究者可以分析急性胰腺炎患者（特别是重症监护病房收治的患者）的血清肌酐/白蛋白比（CAR）或其他生物标志物与短期和长期全因死亡率之间的关系。 慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘：MIMIC数据库可用于评估TyG指数或其他临床参数与COPD和哮喘危重症患者全因死亡率之间的关联，以了解胰岛素抵抗对这些患者预后的影响。 此外，MIMIC数据库还被用于分析其他多种疾病的全因死亡率，如非创伤性蛛网膜下腔出血、心脏骤停等。 所以想利用公共数据库发文的急重症同学一定不要错过MIMIC数据库呀❗
当我们建立好预测模型后，如何评价我们的模型好坏呢？ 当我们建立了很多不同的模型，如何评价不同模型之间的优劣呢？ 今天给大家系统介绍一下令人头疼的预测模型的评价。 内容来自于JAMA上面的一篇文章：Discrimination and Calibration of Clinical Prediction Models: Users’ Guides to the Medical Literature。 这篇文章详细介绍了模型评价的主要内容以及各个指标的含义及临床意义，非常推荐感兴趣的小伙伴去阅读原文。 评价模型的标准 评价一个模型的好坏可以从区分度（Discrimination）和校准度（Calibration）两个方面进行。 🔹 区分度 区分度指的是一个模型能正确把人群分为患者/非患者，或者正确区分个体是处于低风险、还是处于高风险，或者正确预测患者是存活，还是死亡等的能力。 但是一个模型只具有良好的区分度是不够的，因为临床是很复杂的，并不是只要正确分类就行了。对于不同的患者，可能他们都处于高风险组，但是对于 50% 的风险和…
作为一个初试压线，复试逆袭至专业前三的过来人，想把我的复试经验掏心窝地说给学弟学妹们！ 复试淘汰的从来不是低分选手，而是【信息黑洞患者】，说白了，复试的本质就是对【临床思维+科研嗅觉+个人应变能力】的综合考核！ 首先警惕认知误区： 背熟课本就能应对专业课提问？ 并不是，也有主任医师现场追问最新NCCN、CSCO+指南 科研空白就注定陪跑？ 其实大部分准研究生们都没有太多科研成果，老师们重点看的是学术潜力而非成果堆积，重要的是求学求知的精神！ 医学考研复试 逆袭专业前三经验 又到了大家紧张准备复试的阶段。作为一个初试压线，复试逆袭至专业前三的过来人，想把我的复试经验掏心窝地说给学弟学妹们！ 复试淘汰的从来不是低分选手，而是 【信息黑洞患者】，说白了，复试的本质就是对 【临床思维+科研嗅觉+个人应变能力】 的综合考核！ 1️⃣ 关于自我介绍 自我介绍准备中英文，建议准备多个版本，1分钟、3分钟、5分钟都要准备，所以一共6篇。自我介绍别偷懒，我踩过坑的。以前不限时的院校复试的时候突然限时，没有准备临场发挥，很影响心态！ 准备自我介绍的时候要注意揉杂模板化，突出自己的优势。凡事没有一个“应该”如何做，不要再用学生思维看待复试，多思考复试的意义是什么？老师想要什么人才？ 从自我介绍开始，就一定要保持自己的节奏，在把握大原则的基础上根据自己的特点来发挥，这种感觉很妙，相信我，节奏不乱复试会很稳！ 2️⃣ 面试核心 🔹 专业课 在复试过程中除了疾病治疗的相关知识外，导师最爱提问的就是疾病的发病机制。用思维导图梳理疾病诊疗路径：病因 👉…