医学生速看!挑战7天完成一篇meta,Day4~5!

Day 4-5主要任务:筛选目标文献+提取数据+数据分析(表格和图片)+材料和方法写作检索策略在Day2-3已经完成在各个数据库里面的文献进行整理、获取目标文献然后提前相关数据然后把整理好的数据使用SAS或者R软件里面跑出核心图片轻而易举通过解读结果发现结果非常的漂亮也符合临.床.实际,可见我的工作没有白干放入文章的图片制作完成了过后我就准备写作了因为材料和方法部分的写作最简单、最容易上手、最容易模仿所以我按照优秀的目标文献进行仿写依葫芦画瓢化、深度模仿并替换成我自己的研究对象和文献数据深度“框架写作发”写文章就是要目标清晰、学会拆分任务、一步一步实践一定能顺利写出1篇SCI !一篇网状meta分析的SCI!实现了0的突破就会有更多的成就。感谢大家的围观和支持,欢迎大家一起加入网状Meta分析的学习!

JAMA子刊!GBD数据库挖掘!

今天给大家分享一篇在 2024年4月发表在《JAMA Psychiatry》(1区,IF=22.4)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) 2019年的数据,估计儿童到青少年时期精神障碍和物质使用障碍(SUDs)的全球流行率和伴随残疾的年数(YLDs)。研究方法:该研究使用了2019年全球疾病负担(GBD)研究的数据,对5至24岁儿童和青少年中精神障碍及物质使用障碍(SUDs)的全球流行率及残疾年数(YLDs)进行了评估。研究数据被细分为四个年龄组(5至9岁、10至14岁、15至19岁、20至24岁)并按性别分类,使用DisMod-MR 2.1工具整合不同来源的数据,生成关于年龄、性别、地点和年份的流行率一致性估计,并进行偏差校正。研究还确定了每种精神障碍状态的残疾权重,并通过共病校正过程模拟不同疾病后遗症的共存概率,最终通过将每个后遗症的校正流行率与相应的残疾权重相乘,估计非致命残疾(即YLDs)。此外,研究结果按地理区域、年龄组和性别详细呈现,提供了对全球儿童和青少年精神障碍流行状况和健康影响的深入分析,这对于制定公共卫生策略和干预措施具有重要意义。

蛋白质组学和孟德尔随机化35分+文章解读!

今天给大家分享一篇在 2022年4月发表在《Circulation》(1区,IF=35.5)的文章。本文使用蛋白质组学和孟德尔随机化(MR)方法来识别心力衰竭(HF)的治疗靶点。暴露:本研究的暴露变量是90种心血管相关蛋白质的血浆水平。结局:研究的主要结局是心力衰竭的发生情况。

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