之前，大家所认为的临床研究，基本上都是收集临床数据来建立自己的专科数据库，从专科数据库中统计分析出结果，然后发SCI，这是最理想的状态，也是最难达到的状态。 实际情况往往是：临床太忙，今天这个病例缺数据、明天那个病例搞错了、过段时间发现每个实习生收集的数据格式还不一样，看着乱糟糟的一堆，收着收着就想算了。 没有自己整理的专科数据库，难道就不能做临床研究了吗？当然不是。现在的我们身处大数据时代，网络上公开数据库的资源越来越多，只要稍微用点心，想要获取临床数据其实并不难。比如，我今天想给大家分享的4个美国临床公开数据库，白嫖就能下载数据，直接就能发表自己的SCI哦～ 1️⃣SEER数据库——癌症研究方向必看！ 2️⃣NCDB数据库——也是美国癌症相关数据库！ 3️⃣MIMIC数据库——重症研究方向必看！ 4️⃣NHANES数据库——全科医学都适用！ 综合来说，如果你是研究癌症方向的，那么推荐SEER数据库；如果你是研究重症方向的，那么推荐MIMIC数据库；如果以上都不是，那么也有保底的选择就是NHANES数据库！ NHANES数据库适用范围最广，讨论度也是最高的。都说选择一个商品，选销量高的大概率不会出错，那么选择一个数据库，何尝不是如此呢？对于新手小白而言，最快的成功路径也许就是跟风、跟热度、跟着大家一起做！ 之前，大家所认为的临床研究，基本上都是收集临床数据来建立自己的专科数据库，从专科数据库中统计分析出结果，然后发SCI，这是最理想的状态，也是最难达到的状态。 实际情况往往是：临床太忙，今天这个病例缺数据，明天那个病例搞错了，过段时间发现每个实习生收集的数据格式还不一样，看着乱糟糟的一堆，收着收着就想算了。 没有自己整理的专科数据库，难道就不能做临床研究了吗？当然不是。 现在的我们身处大数据时代，网络上公开数据库的资源越来越多，只要稍微用点心，想要获取临床数据其实并不难。例如，我今天想给大家分享的4个美国临床公开数据库，白嫖就能下载数据，直接就能发表自己的SCI啦~ 1 SEER数据库——癌症研究方向必看！ SEER是美国国家癌症研究所创建的一个公共数据库和研究资源，收集和储存了全美范围内的癌症发病率、生存率和治疗数据，以支持癌症研究和流行病学调查。 数据下载方式： 在SEER官网发起访问请求并注册，根据邮件提示完成注册和申请即可。申请成功以后便可以下载SEER*Stat以获取数据，全程没有任何费用。 如何利用SEER做研究？ 以一篇12.5的高分文章为例，《A nomogram to predict prognosis after…
文章题目：The ZJU index is associated with the risk of sarcopenia in American adults aged 20-59: a cross-sectional study DOI：10.1186/s12944-024-02373-w 中文标题：ZJU 指数与 20-59 岁美国成年人肌肉减少症风险相关：一项横断面研究 发表杂志：Lipids Health…
文章题目：The effect of insulin resistance in the association between obesity and hypertension incidence among Chinese middle-aged and older adults: data from China health and retirement…
文章题目：The long-term spatio-temporal trends in burden and attributable risk factors of major depressive disorder at global, regional and national levels during 1990-2019: a systematic analysis…
30天从无题可写到不断产出要带更多的师弟师妹们产出10+篇SCI！十四期师妹师弟们也开始上道了，其实这是最难得的，科研一上道，接下来干啥都快，起码毕业没问题。第十五期上道机会还有3天~11.28日课题组师妹师弟汇总: 每个月的热点新课程上线以来，收到了无数好评和催更，让这段时间课程制作组的付出也得到无比欣慰的回应，无比幸运能和现上师门的师弟师妹们一路前行，接下来也会持之以恒产出高质量内容，带领更多师弟师妹拥有10+篇SCI 光速科研第十五期结课（两个月课程2～3篇Sci，保底1篇）～第十五期12.1号开课，11.30号截止报名～12.1开课，又一批师弟师妹即将拥有人生的第一篇 SCI，拥有光速攥写 SCI 的能力～
📌0基础如何入门生信分析？需要多久？ 医学生学习生信分析也不是什么都学，学了不会用都是白费力，究竟学什么？纯小白的路线分享给大家，亲测有效： 🎯扫盲阶段 2天👉了解测序基本流程和原理 2天👉测序中的read、count、fpkm、tpm分别是什么 1天👉为什么要学习生信分析 🎯基础阶段 3天👉常用数据库GEO入门 3天👉常用数据库TCGA入门 3天👉生信常用R包及函数 🎯入门阶段 2天👉数据分析前的预处理 3天👉生信技能1：差异分析 3天👉生信技能2：功能聚类 3天👉生信技能3：PPI网络 🎯中级阶段 3天👉单因素COX回归分析 3天👉Lasso回归分析 📌医学生为什么学生信分析？ 大部分人了解到的生信分析，大概还停留在网上的“好发”，认为学习生信分析就是去“水”一篇文章。 实则不然，生信分析的长远效益往往被大家忽略了！ 举个例子，试想一下，当你的老板随手扔一个课题方向的时候，你想过如何拆解这个课题变成具体可落地的方案吗？ 首先得清楚分子怎么来的对吧？接下来信号通路选哪条？表型应该靠哪个？ 你能想到的办法无非是靠文献来一个个筛选，但是要看的文献那么多，而且这种“筛选法”写在文章里，多少有点不靠谱。 所以有点生信测序结果，很多文章都拿不出手。无论是基础文章中的分子、机制、表型的筛选，还是和临床研究结合，用高通量数据构建临床变量的预测模型。生信分析都是给科研增加论证维度的升级利器。…
今天要给大家推荐一本专注于肌肉骨骼问题临床和基础研究的开放获取SCI期刊——Journal of Orthopaedic Surgery and Research ⭕️接收文章方向：包括肌肉骨骼疾病的流行病学、诊断成像和康复等各个方面。特别关注临床骨科研究的增长，尤其是在创伤学、脊柱手术、关节置换、运动医学、肌肉骨骼肿瘤管理、手部显微外科、足踝手术、儿科骨科和骨科康复等领域。 ⭕️接收文章类型：包括原创研究、综述文章、病例报告、技术说明和评论。。 ⭕️版面费：OA期刊，需要版面费US2890 ⭕️审稿时间：根据官网数据，Journal of Orthopaedic Surgery and Research从提交到第一个决定需要4天，提交到接受为78天，也就是2个月，速度快。 今天的学员案例就是投递的这个期刊，一起来看看吧~ 接收期刊：Journal of Orthopaedic Surgery and Research 📉IF=2.8；中科院3区SCI 📍发文方法：网状Meta分析 🔬研究方向：【针灸&骨科方向】…
文章内容解读 1. 研究背景 研究主题：研究探讨了饮食中活微生物摄入量与美国成年人虚弱状态之间的关系。 研究意义：随着全球老年人口的增长，虚弱成为了一个突出的公共卫生问题。肠道菌群与健康的关系已被广泛认可，而饮食活微生物的摄入可能对改善虚弱状态具有潜在的积极作用。 2. 研究方法 数据来源：研究使用了美国国家健康和营养调查（NHANES）2007-2018年的数据。 参与者信息：共纳入了11,529名参与者，排除了18岁以下、孕妇、饮食数据不完整、缺乏可靠虚弱指数评估和缺少关键协变量的个体。 指标计算：使用Sanders等人的方法将食物中的活微生物水平分为低（<104CFU/g）、中（104–107CFU/g）和高（>107CFU/g）三个等级，并据此将参与者分为三组。此外，将中等和高活微生物含量的食物消费量聚合，并定义为MedHi。 统计分析和方法：使用加权逻辑回归分析来检验饮食活微生物摄入与虚弱之间的关系，并采用限制性立方样条（RCS）来检测非线性关系。分析了不同模型，包括未调整协变量的粗模型、调整了年龄、性别、种族和教育的模型1，以及进一步调整了婚姻状况、收入比、BMI、吸烟、饮酒和能量摄入的模型2。还进行了亚组分析和敏感性分析。 3.研究结果 3.1.参与者特征 研究共纳入了11,529名参与者，平均年龄为60.17岁，其中女性占比53.48%，男性占比46.52%。 整体虚弱的发生率是34.17%，在不同饮食活微生物摄入量的组别中，高摄入量组的虚弱发生率最低（26.53%），而低摄入量组的虚弱发生率最高（43.00%）。 3.2.饮食活微生物摄入量与虚弱的关系 模型分析：在调整了所有协变量的全模型中，与低摄入量组相比，高摄入量组的参与者虚弱风险显著降低了33%（OR = 0.67, 95% CI: 0.56, 0.79），中等摄入量组的参与者虚弱风险降低了24%（OR = 0.76,…
文章题目：Atherogenic index of plasma and obesity-related risk of stroke in middle-aged and older Chinese adults: a national prospective cohort study DOI：10.1186/s13098-024-01481-y 中文标题：中国中老年人血浆动脉粥样硬化指数与肥胖相关卒中风险：全国前瞻性队列研究 发表杂志：Diabetol Metab Syndr…