我们每天的工作和使命就是指导和敦促师妹师弟学习科研、搞定科研~咱们坚持的意义，是让每一个医学生无痛、光速掌握基本科研能力，能达到可以发表SCI论文的水平。并将这个能力迁移到今后的课题申请、标书攥写、科普创作上去。也是满意度100%，成稿率100%的原因~经过十八期(400+天)验证的适用于任何医学相关学科的系统性科研解决方案2025.3.12课题组答疑反馈 我们每月限额招募的目的是为了做好服务，跟好进度，全力以赴教会每一个师妹师弟光速攥写 SCI 论文。确保跟进每一个师妹师弟的进度的同时，还能提供额外的更多的服务。 以后逐步涨价~19期开放报名中，名额有限，先到先得~
⭕️文献标题 《The Relationship Between the Average Infusion Rate of Propofol and the Incidence of Delirium During Invasive Mechanical Ventilation》 ⭕️研究背景 谵妄（Delirium）是ICU常见并发症，与患者预后不良密切相关。丙泊酚（Propofol）作为ICU广泛使用的镇静剂，其输注速率是否与谵妄相关尚不明确。本研究基于MIMIC IV数据库（16,956例患者），首次探讨丙泊酚平均输注速率与谵妄的关联，为优化镇静策略提供证据！ ⭕️关键统计过程（详见图2） 1️⃣ 数据来源：回顾性分析MIMIC…
随着预测模型的快速发展，预测模型Meta分析的文章量也在快速上升。 对预测模型不够了解的同学来说，想要抓住机会，发表一份高质量的预测模型Meta还存在一定小困难。 今天我们就通过一篇高分文献，来系统了解下预测模型Meta的制作流程。👇 标题：How to conduct a systematic review and meta-analysis of prognostic model studies 预测模型Meta分析的制作流程 随着预测模型的快速发展，预测模型Meta分析的文章量也在快速上升。对预测模型不够了解的同学来说，想要抓住机会，发表一份高质量的预测模型Meta还存在一定小困难。 刚开始有很多的疑问，比如： ❌ 我们在进行数据提取的时候，应该如何进行提取？❌ 是提取建模数据，还是内部验证数据，亦或是外部完整数据呢？❌ 特别是有几个模型的时候，我该如何取舍呢？❌ 预测模型的评估指标有挺多的，又应该如何取舍呢？ 今天我们就通过一篇高分文献，来系统了解下预测模型Meta的制作流程。📌 文献信息：📄…
文章题目：Joint assessment of abdominal obesity and non-traditional lipid parameters for primary prevention of cardiometabolic multimorbidity: insights from the China health and retirement longitudinal study 2011-2018…
文章题目：Systemic immune inflammation mediates the association of serum omega-3 and omega-6 polyunsaturated fatty acids with biological aging: a national population-based study DOI：10.1007/s40520-025-02964-2 中文标题：全身免疫炎症介导血清 omega-3 和 omega-6 多不饱和脂肪酸与生物衰老的关系：一项基于全国人群的研究 发表杂志：Aging Clin…
文章题目：Disproportionality analysis of upadacitinib-related adverse events in inflammatory bowel disease using the FDA adverse event reporting system DOI：10.3389/fphar.2025.1436183 中文标题：使用 FDA 不良事件报告系统对炎症性肠病中乌帕替尼相关不良事件进行不成比例分析 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。本研究利用美国食品药品监督管理局不良事件报告系统 (FAERS) 的数据评估了乌帕替尼相关的不良事件 (AE)。…
文章题目：Association of the Triglyceride-Glucose Index and Obesity Indicators with Multiple Chronic Diseases: A Longitudinal Cohort Study Based on CHARLS DOI：10.2147/JMDH.S496304 中文标题：血糖指数及肥胖指标与多种慢性疾病的关联性：基于CHARLS的纵向队列研究 发表杂志：J Multidiscip Healthc 影响因子：2区，IF=2.7…
文章题目：Association between Life’s Crucial 9 and overactive bladder: the mediating role of weight-adjusted-waist index DOI：10.3389/fnut.2024.1508062 中文标题：生命关键 9 与膀胱过度活动症之间的关系：体重调整腰围指数的中介作用 发表杂志：Front Nutr 影响因子：2区，IF=4.0 发表时间：2025年1月 今天给大家分享一篇在 2025年1月发表在《Front Nutr》（2区，IF=4.0）的文章。本研究调查了生命关键 9 (LC9) 与膀胱过度活动症 (OAB) 之间的关系，并评估了体重调整腰围指数 (WWI)是否会缓和这种关系。 研究方法：本研究的数据来自美国国家健康和营养调查 (NHANES)。我们使用亚组分析、限制性三次样条曲线 (RCS) 和多变量逻辑回归来探索 LC9 与 OAB 之间的关系。此外，还进行了中介分析，以调查 WWI 水平与 LC9 与 OAB 之间的关系之间的潜在关联。 Table&Figure…
文章题目：Comprehensive analysis of adverse events associated with onasemnogene abeparvovec (Zolgensma) in spinal muscular atrophy patients: insights from FAERS database DOI：10.3389/fphar.2024.1475884 中文标题：脊髓性肌萎缩症患者使用 onasemnogene abeparvovec (Zolgensma) 治疗相关不良事件的综合分析：来自 FAERS 数据库的见解 发表杂志：Front Pharmacol…
“ 零基础零成本轻松发表机器学习SCI 引言 机器学习是以数据和算法为核心，采用统计学、优化方法和计算机科学等技术手段，研究医疗数据模式的自动学习、预测建模和优化决策的一门学科。在医学研究中，机器学习被广泛用于疾病诊断、影像分析、预后预测和个性化治疗等领域。其核心目标是通过构建数学模型，从海量医学数据中提取规律，提高诊断准确性、优化治疗方案，并辅助临床决策。近年来，基于机器学习的研究已成为医学SCI论文的重要方向，为精准医学和智慧医疗的发展提供了有力支撑。 现在我们继续推出线上师门福利《零基础轻松发表机器学习SCI》！ 机器学习 数据准备（子刊标准） 1–机器学习简单的概念 2–常见的机器学习模型 ##3.1-Logistic回归 ##3.2-knn 模型 ##3.3-决策树模型 ##3.4-随机森林(RF)模型 ##3.5-Xgboost模型 ##3.6-LightGBM模型 ##3.7-支持向量机(SVM) ##3.8-神经网络(nnet) 3–代码实操 –结局为二分类变量机器学习+SHAP –结局为生存变量机器学习+KM 机器学习发文情况一览 轻松实现8种常见的机器学习模型＋SHAP模型分析！ 旧数据也能蹭机器学习热点，文章影响因子UPUP！ Logistic回归+k近邻（knn）模型，+决策树模型+随机森林（RF）模型+Xgboost模型+LightGBM模型+支持向量机（SVM）+神经网络（nnet）…