文章题目：Young Adults and Alcohol-Associated Liver Cancer: Incidence and Death from 2000 to 2021 DOI：10.3390/cancers17040609 中文标题：年轻人与酒精相关肝癌：2000 年至 2021 年发病率和死亡率 发表杂志：Cancers 影响因子：1区，IF=4.5 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《Cancers》（1区，IF=4.5）的文章。本研究旨在全面概述年轻人中酒精引起的原发性肝癌 (PLC) 的最新全球数据。 研究方法：本研究利用 2000 年至 2021 年全球疾病负担 (GBD) 研究的数据来评估 15-49 岁年轻人中酒精导致的 PLC 的年龄标准化发病率、死亡率和相应的比率。 Table&Figure 结果解读：2021 年，青年人中酒精性肝癌发病病例为 8290 例，死亡病例为 6590 例。欧洲（年度百分比变化 [APC]：0.44%，95%CI 0.35 至 0.54%）、东南亚（APC：0.40%，95%CI 0.37 至 0.44%）和西太平洋地区（APC：0.65%，95%CI 0.44 至 0.86%）的年龄标准化发病率有所增加。2021 年，青年人中酒精性肝癌占所有青年人肝癌发病病例的 11%（比 2000 年增加 2%），占死亡病例的 11%（比 2000 年增加 2%）。大约一半的国家显示，2000 年至 2021 年间，年轻人中酒精性肝癌的年龄标准化发病率有所上升。…
光速科研由协和博士团队领衔，以手把手带教、保姆式服务为准则，以帮助#光速科研线上师门师妹师弟掌握光速攥写任意类型SCI为基础，同时不断产出热点课程，帮助师妹师弟发表更多SCI论文~第二十期现在预报名阶段~早期加入，后续热点课程免费学习~有个统计率，从研一开始跟着咱们学习的，拿到国家奖学金的概率是90+%，申请博士的几率也是90%＋%~当然每个群体都有自己的科研需求，我们会努力满足这些需求。光速科研每天都会帮助师妹师弟解决问题，我们每天都会好好记录好好整理，努力对得起所有助教，私教，代码助教和老师的工作~这也是每个报名线上师门的师妹师弟都能30天成稿第1篇，60天成稿2-3篇的原因。2025.4.11师妹师弟课题组答疑反馈： 感谢线上师门师妹师弟们的信任，选择跟着我，跟着光速科研学习～ (持续运营500+天)一定要掌握创作 Sci 的能力，其次方法论和代码的问题，我们也会逐步迭代，提供给你们。我们要做一个线上师门，还有很多东西要给师弟师妹们提供，这样确保每个师弟师妹以后都不会再有科研上的困扰。目前看来，我们做到啦！以后会继续坚持！！认真，勤奋，好学，加上掌握正确方法，有人手把手带，就能取得想要的结果。第二十期开放报名中~
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 3-4! 进度汇报：数据下载＋数据清洗。 在Day 2，我已经将所有的数据都下载好了，现在就是数据清洗的时候了。对于任何一个公开数据库来说，数据清洗都是最为费时费力的一环，但也是非常关键的步骤。我打算使用R来处理相关的数据，这样获取的数据可以用来构建一个自己的数据库。只要换个指标、换个研究人群，就又能有一篇新的文章诞生。 在开始提取变量之前，我们需要明确需要提取哪些数据。我特别关注的指标包括：年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、贫困收入比率、体重指数（BMI）、肾小球滤过率（eGFR）、睡眠持续时间、饮酒、吸烟状况、心血管疾病、高血压、糖尿病、高脂血症和抗抑郁药使用等。确定需要提取的变量是关键的一步，而这些协变量的选择可以根据既往的文献中获得。数据提取是公开数据库中最耗时的环节之一，但有了代码的帮助，也能够顺利进行，毕竟一篇二区的文章也不是易如反掌的。 通过代码的提取，我终于在两天的时间内完成了数据清洗工作。有些变量看起来似乎只有是或否的情况，但实际上其定义却有很多细节。举个例子，对于高血压来说，定义不仅包括目前是否正在口服降压药或者血压是否超过了140/90mmHg，而且还需要考虑血压值的测量方式等。这就意味着需要提取更多的数据来综合组成这个协变量。这一工程的确是相当浩大的。 只要数据清洗完成，后续的工作就变得相对简单，没有什么复杂和困难的。而重点就在于选题（选择指标和idea）以及数据提取这两个方面。这也是我花了很多时间进行初步检索并确定目标期刊、选题的意义所在。在开始研究之前，一定要慎重考虑，千万不要一来就急于开跑。 一起加油吧！期待明天的进一步进展！
⭕️文献标题 Joint association of the triglyceride-glucose index and stress hyperglycemia ratio with incidence and mortality risks of new-onset atrial fibrillation during sepsis: a retrospective cohort…
今天给大家推荐一些统计学数据 ⭕入门可以看 （1）Basic Biostatistics B. Burt Gerstman ISBN: 978-1-284-03601-5；如果习惯中国教材模式的，那么就 Fundamentals of Biostatistics ISBN: 978-1-305-26892-0 编排习惯和国内教材简直如出一辙； ⭕如果要应用类型的 建议随便找个R的统计教材就好，医学统计和生物统计无非就是穿了个马甲 The New Statistics with R ANDY HECTOR DOI:…
生信文章包含哪些类型 生信文章包含哪些，我用一句话来总结： 凡是基于测序数据进行分析的文章，都是生信文章，如果按照这个观点来看的话，单细胞测序与孟德尔随机化研究，毫无疑问也是属于生信。 🌞 传统的生信，主要分为这四步： 1️⃣ 第一步是针对测序数据进行差异分析，找出不同分组样本当中，差异表达的基因🧬。 2️⃣ 第二步是针对差异表达的基因，进行功能聚类，将差异基因按照不同的信号通路或者相关功能进行富集分析。 3️⃣ 第三步就是构建分子互作网络，也就是找到这些差异表达基因之间的一些内在联系。 4️⃣ 第四步，回归到我们研究科学问题本身，上述这些基因表达差异、信号通路或者功能的差异，以及分子之间相互联系，具体反馈到我们实际研究的科学问题上，会得到怎样的结论？ 🌞 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： 1️⃣ 第一个是图谱类研究，主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 2️⃣ 第二就是用于研究的发现阶段，主要发现与疾病相关的细胞亚群。 3️⃣ 第三个就是验证类研究，比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 🌞 而孟德尔随机化，用一句话来概括，就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断表型对疾病的影响。 主要是用于推导因果关系，比如，你通过调查发现，肥胖的人，患二型糖尿病的比例要比体重正常的人高，那么你要去弄懂，到底是肥胖导致的二型糖尿病，还是二型糖尿病导致的肥胖，这就需要用到孟德尔随机化研究。
文章题目：Associations between reversible and potentially reversible cognitive frailty and falls in community-dwelling older adults in China: a longitudinal study DOI：10.1186/s12877-025-05872-2 中文标题：中国社区老年人可逆性和潜在可逆性认知衰弱与跌倒之间的关联：一项纵向研究 发表杂志：Arch Public Health 影响因子：BMC…
文章题目：Elevated log uric acid-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio (UHR) as a predictor of increased female infertility risk: insights from the NHANES 2013-2020 DOI：10.1186/s12944-025-02521-w 中文标题：对数尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值 （UHR） 升高是女性不孕风险增加的预测指标：来自 NHANES 2013-2020 的见解…
文章题目：Global, regional, and national burden of geriatric depressive disorders in people aged 60 years and older: an analysis of the Global Burden of Disease Study…
文章题目：Increased risk of chronic diseases and multimorbidity in middle-aged and elderly individuals with early vision, hearing, or dual sensory impairments: insights…