很多小伙伴在准备开始做Meta的时候不知道该做普通的还是网状的❓ 今天统计之光就给大家分析一下，分成了四种情况，大家可以对号入座啦！👇 多种干预措施的比较：当存在多种干预措施，且需要全面比较它们的效果时，可以使用网状Meta分析。 缺乏直接比较证据的情况：当不同干预措施之间的直接比较数据有限时，网状Meta分析可以通过间接比较来评估它们的效果。 复杂干预措施网络的比较：当干预措施之间存在复杂的相互作用和效果差异时，网状Meta分析可以构建一个复杂网络模型，以全面比较它们的效果。 临床指南制定中的证据整合：在制定临床指南时，网状Meta分析能够整合大量的研究证据，为推荐最佳治疗方案提供全面的支持。 如果觉得概念理解还是有点困难，可以看图🤭，小编我结合实际例子给大家讲解这四种适用于网状Meta的情况 网状Meta分析的实际应用 一、多种干预措施的比较 📌 案例：超重和肥胖成人的药物治疗研究 二、缺乏直接比较证据的情况 📌 案例：早产儿疼痛缓解的多感官干预措施研究 三、复杂干预措施网络的比较 📌 案例：心血管疾病治疗药物的网状Meta分析 四、临床指南制定中的证据整合 📌 实际应用：临床指南的制定 📌 结论：为什么要学习网状Meta分析？ ✅ 适用于多种干预措施比较：当不同治疗方法缺乏直接对比数据时，网状Meta分析提供了更全面的比较依据。✅ 能同时评估疗效和安全性：对于涉及多种药物或治疗方法的研究，网状Meta分析可以帮助找到最佳方案。✅…
优秀的医学生往往都是：专业基础知识扎实+英语水平高，除了国内的一些优质资源，养成看外文教学视频的习惯，不仅能帮你夯实专业技术知识，还能养成英语学习的好习惯，长此以往，你不优秀谁优秀？？ 今天给大家推荐一个最近在油管上爆火的印度老哥——Ninja nerd。他有多火呢，火到有人做Ninja Nerd的跟学视频都会有几十万的播放量。 他的视频下面很多都是考前临时抱佛脚的学生，妄图用一个二十分钟的视频解决一个医学难题……结果还真能解决。 🔥为啥这么突然爆火？ 因为在他的课程里，三个人，一块白板，就能把全身所有系统，包括生理生化都讲透彻了，而且还十分形象，具体，细致，还会结合临床，口音很轻，语速很慢，非常适合新手上路。美国执照考试USMLE step1 first aid 也推荐了他的课程，可想而知其含金量。 💡浏览器搜索Ninja nerd即可找到其官方网站，查看所有教学资源。网站上提供了20%的免费资源和80%的会员订阅资源，搭配上沉浸式翻译插件，实现双语学习，体验非常不错。会员订阅三个月50美刀，可以看到最新最全面的内容，有条件的小伙伴可以冲一波正版支持大佬。
文章题目：Insights into the complex relationship between triglyceride glucose-waist height ratio index, mean arterial pressure, and cardiovascular disease: a nationwide prospective cohort study DOI：10.1186/s12933-025-02657-0 中文标题：深入了解甘油三酯血糖腰围比值指数、平均动脉压与心血管疾病之间的复杂关系：一项全国性前瞻性队列研究 发表杂志：Cardiovasc…
文章题目：Association between the triglyceride glucose-body mass index and mortality risk in cardiovascular disease populations: a longitudinal cohort study DOI：10.1186/s12889-025-22018-6 中文标题：甘油三酯血糖-体重指数与心血管疾病人群死亡风险的关系：一项纵向队列研究 发表杂志：BMC Public Health 影响因子：1区，IF=3.5 发表时间：2025年2月…
文章题目：Safety analysis of romiplostim, eltrombopag, and avatrombopag post-market approval: a pharmacovigilance study based on the FDA Adverse Event Reporting System DOI：10.1186/s40360-025-00873-8 中文标题：罗米司亭、艾曲波帕和阿伐曲波帕上市后安全性分析：基于 FDA 不良事件报告系统的药物警戒研究 发表杂志：BMC Pharmacol Toxicol…
进度汇报：跑代码+出图片GBD的数据提取实际上是非常容易获得的而且并不需要复杂的数据清洗 按照不同的需要在网站上面进行数据下载下载的数据通过整理好的代码跑一遍就能获得所有的表格和图片 实际上，通过我们对GBD文章的解读发现这有点儿像“描述性研究”在不同水平（国家和地区）、不同性别（男女）等的描述以及可视化展示 文章的思路非常清晰师弟师妹们如果要做类似的研究非常的简单，换一个自己感兴趣的疾病很快就能上手那有的师弟师妹们可能会问：我关注的疾病被别人写过了怎么办？这个问题很好解决，我们在检索的过程中发现即使同样的疾病依然有多篇文章–换地区：比如别人做了Global，那我只关注中国？我关注亚洲？我关注金砖国家？这都是可以挖掘的点–换人群：别人关注了全部人群，我只关注儿童？只关注老年？–换时间：同样的主题，用不同年份的数据（2021年数据最近才更新）–换角度：相同年份同一个病种的数据也可以有多个角度。。。。所以说idea不会少，文章是写不完的 敲定选题后就一个图片、一个表格的跑代码我的代码就跑完啦图表就弄完，就要开始写作啦！
文章题目：Analysis of brominated flame retardants exposure-associated chronic kidney disease risk in the US population from the NHANES DOI：10.1016/j.ecoenv.2024.117159 中文标题：美国 NHANES 对美国人群溴化阻燃剂暴露相关慢性肾脏病风险的分析 发表杂志：Ecotoxicol Environ Saf 影响因子：1区，IF=6.2 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《Ecotoxicol…
文章题目：Extreme temperature events, functional dependency, and cardiometabolic multimorbidity: Insights from a national cohort study in China DOI：10.1016/j.ecoenv.2024.117013 中文标题：极端温度事件、功能依赖性和心脏代谢多重疾病：来自中国一项全国队列研究的见解 发表杂志：Ecotoxicol Environ Saf 影响因子：1区，IF=6.2 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《Ecotoxicol Environ…
如今Deepseek被普遍使用，但若读者群体对R语言掌握有限，如何运用时下流行的智能工具DeepSeek辅助完成可视化任务？实际可采取人机协作模式：借助DeepSeek的智能编码功能输出基础脚本，随后在RStudio环境中进行调试优化与可视化呈现。 平台访问指引：DeepSeek官方入口请访问 https://www.deepseek.com/ 01# 作者的答复 首次操作时请激活”开始对话”功能，随后系统将引导您进入作业上传界面。新用户需先完成账号注册流程，在平台提供的多个服务模块中优先勾选”智能解析（R1）”模式。完成基础设置后，您可直接向深度求索系统发出指令，请求其提供包含主成分分析算法实现及基于ggplot2可视化库的PCA二维坐标图完整案例代码。具体操作流程如下所示： 观察现有内容结构可发现，研究结论的呈现方式具有显著特点。技术文档未包含逐步推演环节，而是优先展示编程代码区域。值得注意的是，编程语句几乎逐行添加了中文解读标注，极大降低了R语言初学者的理解门槛。 特别设计的代码解析模块系统梳理了核心功能模块与重点算法流程，位于程序段下方的技术要点说明则提炼了数据处理的关键环节。 对于可视化编程部分，文档还贴心地附带了图形化界面参数配置指引，具体可参考下方示意图示例。 02# 通过RStudio平台 实现代码的调试与运行过程 请通过以下步骤在R环境中执行主成分分析并生成可视化图表：首先定位到代码区域的顶部工具栏，选择”复制”功能键完整获取由DeepSeek平台输出的程序脚本。将已复制的代码内容完整转移至Rstudio的脚本编写界面后，执行完整的分析流程。 需要特别说明的是，在图形参数设置环节，建议将坐标系统的纵横比参数调整为2.6（该数值可通过ratio参数精确调控），其余可视化参数建议保持初始设定不做变更。当在交互式开发环境中确认可视化效果达到预期标准后，请使用图形设备导出功能将最终成图存储至用户指定的本地路径。需要强调的是，本文档示例图例的生成仅涉及上述坐标比例参数的调整，其他图表元素均采用系统默认配置。 03# 印度高校Saveetha深陷学术丑闻 从之前的案例可以发现，DeepSeek平台输出的编程解决方案通常表现优异。然而实际应用过程中仍可能遭遇异常状况，比如当尝试通过DeepSeek获取绘制弦形图的R脚本时，尽管完整复制了系统提供的代码片段并导入RStudio平台运行后，控制台却意外返回了错误提示。 具体分析执行日志可见，该异常源自数据向量维度参数与标签信息存在数值偏差。 针对这类技术障碍，用户可采取持续交互策略——将完整的错误回溯信息提交至DeepSeek系统，请求其进行迭代优化。 如下案例演示了这种交互式调试流程的具体实施方式。 请查阅下方更新后的程序脚本，能够观察到DeepSeek平台已针对先前存在异常的程序模块完成了逻辑重构。具体表现为：原编译报错的核心代码段现已被重新设计的算法结构所替代，这表明系统已针对之前的异常反馈进行了针对性优化。通过对比原始版本与当前版本的程序差异，可以清晰识别出平台对错误处理机制作出的关键性改进。 程序模块末尾区域同步展示了修改建议与增强方案集合体，具体实现路径可参考下方可视化示意图。 在RStudio运行修改后的代码时，尽管未出现报错提示，生成的图表依然存在异常。这一现象揭示了一个关键问题：代码顺利执行并不等同于结果正确，尤其在涉及图形参数调整或数据转换时，必须辅以人工验证才能确保可视化输出的准确性。 在RStudio平台中，对弦图绘制模块的参数配置进行测试验证时，发现direction.type参数的定义方式存在技术缺陷。经过参数调整后的可视化呈现结果如附图所示。该问题的技术细节可同步提交至DeepSeek开发团队，作为后续算法模型迭代的优化依据。 最终的绘图效果如下：…
文章题目：Burden of disease attributable to high body mass index: an analysis of data from the Global Burden of Disease Study 2021 DOI：10.1016/j.eclinm.2024.102848 中文标题：高体重指数导致的疾病负担：2021 年全球疾病负担研究数据分析 发表杂志：EClinicalMedicine 影响因子：1区，IF=9.6…