光速科研线上师门 师妹师弟论文发表了记得来拿奖金，本月第七篇啦~(第九期的师弟接收第三篇，前面接收了一篇meta和nhanes) 第十六期还有2~3个名额先到先得~光速科研 第十六期开课倒计时4天啦，早期报名，我们的课程后续更新依旧可以免费学习，线上师门会不断为大家提供帮助~只涨价不降价，实打实服务。不搞价格套路和促销活动，要对得起所有报名和即将报名的学员～
进度汇报： 自从确定了目标期刊后，我的任务主要集中在选题 熟悉我们的师弟师妹们都知道 我们一直给大家传递的理念是选题立意比实操更重要 Idea比流程化的操作更重要 没有好的立意和选题，文章质量肯定欠佳 而且我有信心能顺利的完成后面所有的Table 和Figure 我有信心通过“框架写作法”高效、光速的进行写作成稿 不管是MR还是NHANES还是GBD,方法学都是一样的 也就是说，我只要准备了相关的代码 从GBD数据库中下载了相关的数据，直接进去跑就可以啦 这不就是和我们MR、NHANES思路一样嘛 对的，实际上所有的公开数据库都是一样的 获取数据、清洗数据是最复杂、费时费力的 跑代码就是“易如反掌” 所以这两天我用了充分的时间进行选题 本来想选“Heart Failure”，这种选题肯定被人做了 避免撞车的情况，我换了个在数据库里面有这个病但是比较小众的病 随后我去精读了几篇基于GBD数据库的高分文献 发现大部分的GBD文章的文章模式是类似的 正如肠道菌群、中介、药靶MR等 无非就是换了个疾病而已 确实有些人就能发顶刊BMJ也能拿下…
今天分享一篇针灸方向的Meta文章！ 作者单位：首都医科大学附属北京中医医院、北京中医药大学、国际针灸和艾灸创新研究所、韩国东方医学研究所 发表期刊：BMJ Evidence-Based Medicine 文章标题：Clinical effect and contributing factors of acupuncture for knee osteoarthritis: a systematic review and pairwise and exploratory network meta-analysis（针灸对膝骨关节炎的临床效果和影响因素：系统综述和配对及探索性网络元分析） ⭕研究背景：…
最近想学习生信分析，发现一个很有意思的事，逛逛医学生的评论区，都能学习到很多生信分析大佬的分享。 前几天在评论区学到的生信研究的基本科研思路（干湿结合）👇 1、 我们的研究目的是什么？ 数据来源及质量？（文献里的原始筛选数据、自己的测序数据、公共数据库） 2、 如何一步一步地通过拆分、解决及重组不同的模块来验证我们提出的科研假设？ 3、 课题设计的重点、逻辑链条和创新性、可行性是什么？ 4、 用什么样的实验可以验证我们的生信结论？计的重点、逻辑链条和创新性、可行性是什么？ 很多医学生跟我一样，天天追着问，生信分析太复杂了！！！怎么才能快速入门发表一篇SCI? 导师给我的答案：学习一项新技能，蕞有效的方法就是将自己扔进这个圈子里。 比如你想学英语，你如果在一个以英语为母语的国家，想不会都难。 学习生信分析同样如此，自己闭门造车肯定枯燥且极容易走弯路，如果你处在一个都是大佬的生信课题组，大佬还愿意手把手教你，边学边练，这效率嘎嘎快！ 当然，不是所有医学生/医生都有这样的课题组资源，很多人身边也没有生信大佬陪伴，所以难住大家的并不是生信分析的复杂，而是教育资源的稀缺。 能拿到稀缺资源的人，往往比别人更容易拿到成果。 室友让我把格局打开！其实除了学校/医院的资源，报班学习也是一个效率超高的途径。 只要思想不滑坡，办法总比困难多！ 学习生信分析的同学经常会问，我的这个研究方向有哪些生信分析套路？ 有时候问别人其实不如自己去思考总结，只有自己去思考后真正理解套路背后的机制，你才能用好套路。 那么如何形成自己的生信套路？ 总结起来就3个步骤：输入 ➡️ 处理 ➡️ 输出 输入 大量阅读文献（先易后难）；掌握生物信息学领域的最新研究热点和前沿问题。…
离开课还有5天，前十五期成稿率200-300%，满意率100%~每个月预计推出2-3门新课，所有前期加入线上师门的师妹师弟继续免费学习~学习安排：一个月成稿第1篇SCI，两个月周期完成2~3篇，掌握光速攥写任意类型SCI论文~课题组内，任何问题都有答案，直到师妹师弟写出SCI和掌握光速攥写SCI的能力2024.12.26课题组反馈（成稿投稿阶段） 第十六期报名人数接近上限了，所以发得比较少，好的东西不用说太多，真东西就是这样。要带更多的师弟师妹们产出10+篇SCI！十六期少量名额，抢完即止-
文章题目：Temporal trends and disparities of population attributable fractions of modifiable risk factors for dementia in China: a time-series study of the China health and retirement…
文章题目：Association between the lymphocyte-to-high-density lipoprotein ratio and metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease among US adults: a cross-sectional study from NHANES 2017 to 2020 DOI：10.1186/s12876-024-03565-5 中文标题：美国成年人淋巴细胞与高密度脂蛋白比率与代谢功能障碍相关脂肪肝之间的关联：2017 年至 2020 年 NHANES 的一项横断面研究…
文章题目：Adverse drug events associated with capecitabine: a real-world pharmacovigilance study based on the FAERS database DOI：10.1177/20420986241303428 中文标题：与卡培他滨相关的药物不良事件：基于 FAERS 数据库的真实世界药物警戒研究 发表杂志：Ther Adv Drug Saf 影响因子：2区，IF=3.4 发表时间：2024年12月 今天给大家分享一篇在 2024年12月发表在《Ther Adv…
文章题目：Interacting and joint effects of triglyceride-glucose index (TyG) and body mass index on stroke risk and the mediating role of TyG in middle-aged and older…
文章题目：Low-grade systemic inflammation links heavy metal exposures to mortality: A multi-metal inflammatory index approach DOI：10.1016/j.scitotenv.2024.174537 中文标题：低度全身性炎症将重金属暴露与死亡率联系起来：多金属炎症指数方法 发表杂志：Sci Total Environ 影响因子：1区，IF=8.2 发表时间：2024年10月 今天给大家分享一篇在 2024年10月发表在《Sci Total Environ》（1区，IF=8.2）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2005–2010年的数据，旨在金属混合物炎症指数 (MMII)与全因死亡率之间的关联。 暴露：本研究的暴露变量涉及重金属暴露，特别是镉、锑和铀。这些重金属通过工业活动如废水排放和燃料废气进入人体环境，可通过吸入污染空气、食用污染水源和食物以及皮肤接触等途径进入人体。研究中通过测量尿液中的十种重金属浓度来评估暴露水平，并引入了金属混合物炎症指数（MMII）来评估多种重金属暴露的系统炎症潜力。…