文章题目：Dietary flavonoids intake contributes to delay biological aging process: analysis from NHANES dataset DOI：10.1186/s12967-023-04321-1 中文标题：膳食中摄入黄酮类化合物有助于延缓生物衰老过程：NHANES 数据集分析 发表杂志：J Transl Med 影响因子：1区，IF=6.1 发表时间：2023年7月 背景：饮食可能会影响生物学衰老以及个体生物学年龄（BA）和实际年龄（CA）之间的差异（∆age）。类黄酮是一类广泛存在于植物、水果和蔬菜中的天然化合物，具有抗炎和抗氧化的特性。本研究旨在探讨类黄酮摄入量与心脏、肾脏、肝脏以及全身器官的∆age之间的相关性。 方法：我们从2007-2008年和2017-2018年的美国国家健康与营养检查调查（NHANES）中提取了3193名成人参与者的饮食类黄酮摄入数据。通过24小时膳食回忆法评估类黄酮摄入量，使用多元线性回归分析评估类黄酮摄入量与各个器官（心脏、肾脏、肝脏）及全身的∆age之间的关系。生物学年龄（BA）是基于循环生物标志物计算的，∆age通过生物学年龄与实际年龄的差值计算。 结果分析： 1.研究参与者的人口统计学特征 研究纳入了3913名参与者，类黄酮摄入量按三分位数分为Q1（最低）、Q2和Q3（最高）三组。Q3组的参与者类黄酮摄入量显著高于Q1组，且Q3组的参与者通常吸烟和重度饮酒的比例较低，慢性病（如高血压、糖尿病、慢性肾病）的患病率较低，但BMI较高。…
文章题目：Safety profiles of sevoflurane in pediatric patients: a real-world pharmacovigilance assessment based on the FAERS database DOI：10.3389/fphar.2025.1548376 中文标题：七氟醚在儿科患者中的安全性：基于 FAERS 数据库的真实世界药物警戒评估 发表杂志：Front Pharmacol 影响因子：1区，IF=4.4 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 Pharmacol》（1区，IF=4.4）的文章。本研究旨在利用真实数据评估七氟醚在儿科人群中的安全性。 研究方法：数据取自美国食品药品管理局不良事件报告系统 (FAERS)，时间范围从 2004 年第一季度到 2024 年第三季度。我们分析了七氟醚是 0-18 岁人群主要嫌疑对象的报告，采用不成比例分析来检测与七氟醚相关的不良事件。我们还比较了儿童和成年人群中与七氟醚相关的不良事件。…
文章题目：Gender-specific dual effects of physical activity on depression and mortality: a nine-year cohort study in Chinese adults aged 45 and above DOI：10.3389/fpubh.2025.1510044 中文标题：体力活动对抑郁和死亡率的性别双重影响：针对中国 45 岁及以上成年人的九年队列研究 发表杂志：Front Public…
文章题目：Association of serum neurofilament light chain with cognitive impairment: findings from the National Health and Nutrition Examination Survey DOI：10.3389/fnagi.2025.1517663 中文标题：血清神经丝轻链与认知障碍的关系：国家健康和营养检查调查的结果 发表杂志：Front Aging Neurosci 影响因子：2区，IF=4.1 发表时间：2025年1月…
文章题目：Burden of diseases attributable to excess body weight in 204 countries and territories, 1990-2019 DOI：10.1186/s12937-025-01082-z 中文标题：1990 年至 2019 年 204 个国家和地区因体重过重造成的疾病负担 发表杂志：Nutr J 影响因子：1区，IF=4.4 发表时间：2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年2月发表在《Nutr J》（1区，IF=4.4）的文章。本研究旨在调查 1990 年至 2019 年全球、地区和国家因体重过重 (EBW) 导致的疾病负担，按年龄、性别、潜在原因和社会人口指数 (SDI) 分层。 研究方法：使用2019 年全球疾病负担 (GBD) 研究的比较风险评估方法，报告了 1990 年至 2019 年期间可归因于 EBW 的疾病负担。对于成年人，EBW 定义为体重指数 (BMI) 超过 25 kg/m 2，而对于 1 至 19 岁的儿童，EBW 则根据国际肥胖工作组制定的标准确定。以每 100,000 人的数量、比例和年龄标准化率报告负担，并附上相应的 95% 不确定区间 (UI)。…
主打一个不学复杂的生信知识，能看懂文章花里胡哨的图。 6种常见生信图速记笔记： 生信是一个交叉学科，涉及到生物、化学、计算机科学、信息工程、数学、统计学等，听起来是如此的复杂和庞大 ！！！ 但是初学者也不要害怕，你需要明白的是，你不需要什么都会。 站在医学生的角度，你就把它当作一项加分技能来学习，就像英语，够用就行！ 【生信套路】 →找介个数据集 →绘制技术路线图 →数据集评估（箱线图/PCA图/UMAP图/三线表） →差异表达分析（热图/火山图/韦恩图） →差异基因富集分析（差异基因联合log FC-柱状图/弦图/圈图/气泡图；单纯差异—气泡图/柱状图/网络图/三线表 →交互网络构建（PPI网络/hubgene网络）
课程内容今年以数据库挖掘为主，nhanes、gbd、charls等以及正在更新的热点课程为主~现在的情况是Gbd写一篇中一篇(不撞题情况)，NHANES基本5分左右问题不大，MR投稿选刊需要多费心思(最近中的不少)接收＋1! 2025.3.20师妹师弟部分课题组反馈 光速科研-第十九期开始倒计时~又一批师妹师弟将拥有光速攥写任意类型SCI论文的能力，在咱们这里，发几篇SCI成了常态~每月至少推出一门新课~直到把所有的科研类型全覆盖，再开发软件~
Day 4！ 第4天任务：完成Table和Figure部分 前期花了3天时间将数据已经提取、清洗好啦 现在的任务就是做出Table和Figure～ 在具体操作之前呢，肯定要再去看文献啦 模仿文献一步一步来就好啦 常规NHANES文章就是需要下面这些Table和Figure， 当然，我们也会看到有很多文章会有一些其他的处理 比如加上了机器学习呀 本质上还是这个思路 只不过在暴露的选择、分析方法会有一些差异 万事开头难，我们就先学会这种最简单的思路 后面我们慢慢学习和挑战别的~ 我们进行了提取和总结 Figure 1：研究人群——-数据来源过程（流程图） 对数据处理的过程进行简单的可视化呈现 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 对比两组之间的基线资料的差异 Table 2：回归分析—X与Y之间有无关系（3个模型） 根据纳入的协变量构建3个不同的模型以评估暴露和结局之间的关系的是否稳健 Figure…
如果你很会做手术，那今天整理了一些手术方向发Meta文章的切入点，快快把你的手术经验转化为实打实的科研成果❗ 临床和科研并驾齐驱，选择切入点的建议 临床需求优先：聚焦争议大、证据不足的问题（如“是否所有早期乳腺癌均需腋窝淋巴结清扫？”）。 数据可行性：确保有足够数量的同质化研究（如一般至少5篇RCT或观察性研究）。 创新性与价值：优先选择填补指南空白或影响临床实践决策的方向（如新型止血材料对减少二次手术率的效果）。 通过明确研究问题、系统检索文献、严格质量评价及合理分析，Meta分析可为手术决策提供更高级别的循证依据。 挖掘手术方向的Meta学员接收 ✔接收期刊：BMJ Open 📉IF=2.4；中科院3区期刊 📍发文方法：Meta分析 手术技术与相关研究 一、手术技术/方法的比较 ⚠ 微创手术 vs 传统开放手术 ⚠ 不同术式的效果对比 ⚠ 新技术/设备的应用评价 二、手术相关并发症的干预措施 ⚠ 预防策略的有效性 ⚠…
现在医学科研有两大类人群，一类是一定要做实验的，一类是没有任何实验条件的。针对没有任何实验条件的人如何发文章？ 在网上可以搜到一大堆方法，比如我封面列出的：医学综述、Meta分析、临床研究、生信分析…… 还有人问：这些方法哪种最好发，最容易发高分？ 其实没人能回答这个问题，因为没有人可以保证某种方法一定可以发文章，只能回答：可以选到有临床意义的选题且分析结果比较理想。而且没有什么人做过的，才会好发。 任何一种发文方法就像小马过河，总有人说好发，有人说不好发。因为任何方法都会有人选不到题、分析结果不理想、被别人抢先发表、文章质量与自己期刊要求严重不匹配，直接被秒拒…… 自己不去探索，不去学习，就永远都是零基础，永远都不知道哪种方法适合自己，开始去做往往是最重要的。 我自己也是从0开始过来的，如果你不知道自己该学什么，真心建议医学科研入门首选Meta分析！ 有人还会纠结，写综述呢还是写Meta分析？ 可以很明确的告诉你，如果你是大佬，写综述没问题，如果你是学术渣渣，想要发表一篇还不错的综述，难度很大！ 因为综述涉及对某一专题、领域的研究成果进行全面、系统的整理和分析，作者往往需要具备较强的研究能力和文献分析能力。 你想一个还未入门科研的人，短时间内对某个领域的理解能有多深呢？ 当然你身边肯定有发表综述的师兄师姐，但对于大多数0基础小白来说，入门科研还是推荐选择难度更小的Meta分析！ 这里还需要提醒：一定要了解清楚学校的毕业要求，看看已经毕业的师兄师姐的小论文都发的什么。有的学校可能发Meta分析不能用于毕业，那你有必要再学习临床研究和生信分析。 但无论是什么情况，只要你目前是科研小白，学Meta分析都是适合的，因为学完Meta分析的一整套流程，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等科研技能你都能练习到，对于以后的科研是一个很好的打底！ Meta分析入门学习指南 第一阶段：理论奠基 第二阶段：7步完成一篇Meta分析 明确 PICO 要素 PICO 要素 —— 人群 (Population)、干预…