“虽然是子刊，但是已经像做梦一样了！” 这位学员去年3月报名统计之光学习Meta分析，在本月文章被EClinical Medicine接收，影响因子9.6，中科院一区，正统的柳叶刀子刊！收到接收函之后，群内学员不停感叹，“这下真是被统计之光嗲这彻底逆袭了~” 🟡什么是Meta分析？ Meta分析是一种用来收集和整合有关一个研究问题的所有相关研究证据的科学方法，临床试验则是在病人中测试治疗效果的研究方法。 考察一个问题，只看一两条片面信息得不出合理的结论，Meta分析就是要收集和综合所有有关的信息，做出全面、无偏的结论。Meta分析常用来总结l临床试验的结果。 医学存在的理由是疗效，不是产生疗效的原理。牛痘接种、奎宁，磺胺、青霉素，先有应用，而后才探究原理。但是，现代西药开发主要走的是一条相反的路，从原理到疗效。可能在研究纳入的病人中无效，而在其他病人中有效，反之亦然。还可能研究存在严重偏倚，无论显示有效或无效，都是错误的。 所以，把所有已完成的随机对照试验都找来，并把它们的结果放到一起进行比较和考察，考量了所有相关信息之后，得出结论，这个方法就是Meta分析。 🟡Meta分析步骤 1.明确问题 2.制定研究方案 3.文献检索 4.选择研究 5.数据提取、质量评价 6.统计分析 7.结果解读 8.文章写作与发表 如果你是科研基础较差的医学生或医生，想要发在2025发一篇SCl，建议从Meta分析入手，新手友好，短时间内就能得到成果！实在是性价比之选！ 学Meta分析，已有近万人选择了统计之光一对一指导，只因为我们真的物超所值，最快6-8个月即可接收，从四区到一区多种定制套餐可供选择！自己学完自己做，完全符合学术规范！

要发表一篇关于流行病学和临床特征分析的SCI文章，通常需要收集和分析多种类型的临床数据。 以下是一些关键的临床数据类型： 一、病人表观数据 病人表观数据是临床研究中基础且重要的信息，包括但不限于： 体重、身高 血压 心率、心律 尿量 其他生命体征数据 这些数据能够反映病人的基本生理状态和健康状况，对于分析疾病的发生、发展和预后具有重要意义。 二、血液样本数据 血液样本是临床研究中常用的生物标志物来源，通过分析血液中的各种成分，可以获得关于病人疾病状态的重要信息。血液样本数据可能包括： 血常规指标：如白细胞计数、红细胞计数、血小板计数等。 生化指标：如血糖、血脂、肝肾功能指标等。 特殊标志物：如肿瘤标志物、炎症标志物、心血管疾病相关标志物等。 三、器官组织样本数据 对于某些疾病，特别是肿瘤和器质性疾病，器官组织样本的收集和分析对于明确疾病诊断和制定治疗方案至关重要。可能包括： 组织病理学检查：如活检、切片等。 分子生物学检测：如基因表达、蛋白质水平等。 四、流行病学相关数据 流行病学数据对于理解疾病的分布、传播和影响因素至关重要。可能包括： 人口统计学信息：如性别、年龄、民族、职业等。 疾病史和家族史：了解病人过去的疾病情况和家族中是否有类似疾病。 环境因素：如气候、地理位置、生活习惯等，这些因素可能与疾病的发生和发展有关。 五、临床研究资料…

当年我刚接触解剖的时候，各种骨头名称记得我是天昏地暗，只能自己在脑子里想象模型或者看着自己手绘的惨不忍睹的模型去记。看到这五个网站才真正体会到了什么叫“我们那时候可没你这个条件”。 医学牛马的福音，收藏下来绝对不亏！1 一目可知 1️⃣一目可知 一个免费的互动式人体解剖学网站，提供了大量详细的人体解剖和放射学图像。网站包含基于解剖图、医学成像检查的丰富内容，涵盖心脏、肝脏、胃和脊髓等多个区域的解剖图集。 2️⃣Anatomy Standard 也是一个可以用于学习的免费影像学网站，这个网站的图片清晰度都非常高，能够仔细观察每一个解剖细节。并且支持直接在网站上下载解剖图片。 3️⃣Radiology Assistant 一个专注于放射学教育的非营利性网站，内容丰富，系统全面，内容都是由各个系统的权威专家制作，知识点讲解全面且详细，教学图片也都非常典型。 4️⃣中国医学影像联盟 5️⃣中华医学会放射学分会官网 6️⃣ 中国医师协会放射医师分会官网 7️⃣Radiopaedia 8️⃣Aunt Minnie 9️⃣杂志《Radiology》 🔟杂志《NeuroImage》 每一个网站，在浏览器搜索对应名字就可以直接找到网址，基本都是注册就能免费用，没有费用！大家新的一年私藏了哪些好用的神仙网站，可🍎留言一起交流哦~ 统计之光，专注于医学SCI一对一教学指导，为全学科的医学人可提供专业、高效、靠谱的SCI教学指导服务。我们提供的服务涵盖全程教学、翻译润色、选刊投稿、结课直接投稿❗符合学术规范❗

1. 快速启动 DeepSeek 的两种方式 进阶功能设置： 2. 精准提问技巧：结构化表达提升答案质量 在医疗场景中，清晰的提问逻辑可显著优化 AI 的输出效果。建议采用以下模板： 示例应用： 3. 术语简化与风格适配：让沟通更高效

Day 4-5任务：核心图表与数据表 这两天的任务就是跑代码 解决在跑代码的过程中可能出现的各种问题 进而将核心的结果（Table Figure）给跑出来 这就是我这篇文章的最核心的内容 我最开始安装包的时候 整整安装了2个多小时 老是有各种各样的报错 这确实是做机器学习需要克服的最大的困难 其实对电脑的要求还是有一些的 我是i5-13+3050 跑的时候还行 全部跑完大概用了半个小时 当然也可能和我的数据集比较小有关系 Nhanes才多少点儿数据 我们通过R跑出来的图片基本都可以直接放在文章里面 这个ggplot2等包已经非常高级了 我们只需要跑出来、整理好 取一个合适的标题和Legends 机器学习非常有意思的地方在于， 以前发过文章的数据还能加上机器学习再发一篇 “旧数据发新文章” 核心的Figure出来了，这篇文章基本也就结束嘞…

最近DeepSeek大火，已经有人利用这热度发表医学SCI了！！！ 标题：Comparative analysis of AI tools for disseminating CPR guidelines:Implications for cardiac arrest education 这篇文章比较的是不同AI模型在传播心肺复苏指南能力，探讨其对心脏骤停教育的影响。 该文在一天内接收，并于2.3 online！ 首先要注意，这是一篇letter类型的SCI。是一种简短、快速发表的学术文章，通常用于报告最新的研究进展、重要的实验结果或对某个研究问题的简要讨论。 一般字数要求400-500字左右，主要看期刊要求。速度快的话1-2h便可以接收，尤其是编辑对话题很感兴趣，慢的话可能半年都有可能。 Letter是可以被索引到的。 其次，至于它的质量其实没必要去纠结，作为letter文章也可以理解，重要的是它在告诉我们一个信号——利用AI模型发表医学SCI文章或许会成为下一个风口？！ 在deepseek之前，其实已经有不少利用AI模型（如chatgpt, new bing, gemini等等）的文章通过review,…

宝子们，今天和大家分享一篇浙大二院发表的一篇关于应激性高血糖比率（SHR）与重症脑血管病患者死亡风险的研究。 ⭕️统计路线 数据来源与样本选择：研究数据来自MIMIC-IV数据库，共纳入2,461名脑血管疾病患者。 变量测量：收集了患者的年龄、性别、合并症、实验室检查结果、生命体征、疾病严重程度评分等信息。 SHR计算：SHR的计算公式为：[(入院血糖（mg/dL）)/(28.7 * HbA1c（%）− 46.7)]。 统计分析： 描述性统计：对连续变量和分类变量进行描述。 生存分析：采用Kaplan-Meier生存分析评估不同SHR组的死亡发生率。 Cox比例风险回归模型：构建了三个模型，分别未调整、部分调整和完全调整混杂因素，分析SHR与死亡风险的关联。 限制性立方样条（RCS）分析：用于评估SHR与死亡风险之间的关系是否为非线性。 ROC曲线和C指数：评估SHR对死亡风险的预测能力，并计算了IDI和NRI来评估SHR加入现有模型后的预测改进。 关键结果 SHR与死亡风险的关联：SHR每增加一个标准差，院内死亡风险增加35%，ICU死亡风险增加37%。当SHR超过0.77-0.79时，死亡风险显著增加。 亚组分析：在非糖尿病患者中，SHR与死亡风险的关联更为显著。此外，女性患者中SHR的预测价值更为突出。 预测能力的提升：将SHR加入现有的风险评分模型（如APSIII、SAPSII、OASIS和SOFA），AUC值均有显著提升，表明SHR能够增强模型对临床结果的预测能力。 ⭕️简要结论 SHR是重症脑血管病患者院内死亡的独立风险因素，且与死亡风险呈线性关系。将SHR纳入现有预测模型可以提高模型的预测性能，有助于临床医生识别高风险患者，以便进行更密切的监测或早期干预。 ⭕️思维分享 指标选择的重要性：本研究中，SHR作为一个新兴的指标，相较于传统的血糖测量方法，更能准确反映急性应激性高血糖状态。这提示我们在科研中，选择合适的指标对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。 混杂因素的调整：在统计分析中，研究者通过构建不同的模型，逐步调整混杂因素，确保了结果的稳健性。这强调了合理控制混杂因素对于揭示变量之间真实关系的重要性。 预测模型的优化：通过将SHR加入现有模型，研究者成功提高了模型的预测能力。这表明不断探索和引入新的预测指标，对于优化现有预测模型具有重要意义。