文章题目：Unveiling the hidden risks: albumin-corrected anion gap as a superior marker for cardiovascular mortality in type 2 diabetes: insights from a nationally prospective cohort study…
文章题目：Safety evaluation of medroxyprogesterone acetate: a pharmacovigilance analysis using FDA adverse event reporting system data DOI：10.3389/fphar.2024.1491032 中文标题：醋酸甲羟孕酮的安全性评估：使用 FDA 不良事件报告系统数据进行药物警戒分析 发表杂志：Front Pharmacol 影响因子：1区，IF=4.4 发表时间：2024年12月 今天给大家分享一篇在 2024年12月发表在《Front Pharmacol》（1区，IF=4.4）的文章。本研究旨在通过分析美国食品药品管理局不良事件报告系统 (FAERS) 的真实数据来评估与醋酸甲羟孕酮 (MPA)相关的不良事件 (AE)。通过对 MPA 的安全性进行全面评估，本研究旨在支持明智的临床决策。 研究方法：从FAERS 数据库收集了 2004 年第一季度至 2024 年第一季度的数据。使用多种统计方法进行了不成比例分析，包括报告比值比 (ROR)、比例报告比 (PRR)、经验贝叶斯几何平均值 (EBGM)。此外，还采用了发病时间 (TTO) 分析来量化 MPA 相关 AE 的信号。 Table&Figure…
Day1：设定目标=目标文献+目标期刊 前期我们通过GBD数据库成功挑战了数期 鉴于有很多的师弟师妹们在不断的追问数据库挖掘的情况 我们这一期进行GBD数据库的挑战 挑战Jointpoint回归和年龄-阶段-队列分析 GBD数据库不用说，大家都比较熟悉了 四大刊的常客 甚至有一个研究生发了一篇BMJ 这对于我们来说都是机会 数据库最大的特点就是：学地理+可视化 不同国家的组合，比如全球？金砖国际？上合组织？ 换个组合就是一篇新的文章 方法学的内容差别不会特别大，无非是增加或者减少工作量 我们一起探索，希望能对自己的科研生活有所突破！ 这次我挑战的是使用Joinpoint和年龄-阶段-队列分析对某一个疾病进行分析 过程主要还是使用Joinpoint软件和代码 在前期的学习和挑战中 任何的代码问题都能通过我们的方案快速解决 所以重点就是学习这个软件就好 确定目标文献和确定目标期刊 这就需要大量的准备工作和科研的敏锐性 至于这种敏锐性需要怎样的培养 这就需要长时间的深度思考、积累和学习 我检索了“age-period-cohort analysis”发现了很多和我的研究类似的文章…
生信分析是什么？医学生为什么学？ 医学生物信息学是一个跨学科的领域，涉及医学、生物学、计算机科学等多个学科，旨在利用生物信息学的方法和工具，挖掘生物医学数据中的有用信息，为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。 当下救急，快速发表一篇SCI 医学生没有几篇SCI可谓寸步难行，咱毕业需要SCI，求职需要SCI，评职称也需要。 但医学生学业重、临床任务也重，能挪出来搞科研的时间少得可怜，如果你不是一心走科研型医生，那更没有时间也没有资源做周期长的基础实验。 这时，研究周期短的生信分析就成了医学生们的高性价比选择。就拿我室友来说，她学习能力稍微强一些，入门到发表只耗时8个月。大部分人一年左右也能发表SCI! 长尾效应 学习生信，会有利于你在科研道路上多一种手段，并且是更具性价比的手段。 什么意思呢？ 设想一下，今天老板随手扔一个课题方向的时候，你怎么将这个课题落地？ 首先分子怎么来？是看文献一个个忙猜还是通过自己手动用公共数据库筛选？接下来信号通路选哪条？表型应该靠哪个？ 如果都靠看文献来猜测筛选，要看的文献显然多如牛毛！而且这种方法写在文章里多少有点不靠谱，为什么选择这个不选择那个？ 所以没有点生信测序结果，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。 医学生怎么快速吃透生信分析？ 最朴素的方法就是边学边用 新手一定要记住生信分析不是学到极致，关键是要会用！！ 直接参与项目，遇到问题解决问题，科研能力也就慢慢培养起来了！刚开始我们处于小白阶段，可能会苦恼课题组没有人做生信课题、或者大家水平高，确实没有时间手把手教你，让你跟上节奏。
光速科研已经帮助咱们的师妹师弟发表了数十篇一区二区 SCI论文。算上三区、四区，已到数百篇。最厉害的是，跟着我们学习的很大一部分都是零基础的本科生/研0，或者没有经过系统科研学习的硕士博士、医生。我们很快推出下一个热点数据库。让我们线上师门的师妹师弟持续产出论文~2025.1.09课题组反馈: 第十七期已开放报名，光速科研系统方法论，颠覆传统选题思路、写作思路，多维度提高科研效率~ 光速科研线上师门，所有选题方案、写作方案均为原创，知识产权已申请~ 早期报名自动加入#光速科研线上师门，终生答疑，每月热点课程更新免费学习~
机器学习在Meta分析中的应用为这一研究领域带来了创新的方法。以下是一些具体的机器学习做Meta分析的方法： 一、质量评估与偏倚检测 质量评估：机器学习算法可以对纳入Meta分析的研究进行质量评估。通过训练模型，机器学习可以自动识别研究中的潜在问题，如样本选择偏倚、测量偏倚等，从而对研究质量进行客观评价。 偏倚检测：除了质量评估外，机器学习还可以用于检测Meta分析中的偏倚。这包括发表偏倚、选择偏倚等。通过分析纳入研究的特征和数据分布，机器学习算法可以识别出潜在的偏倚来源，为研究者提供调整偏倚的依据。 二、效应量合并与异质性处理 效应量合并：Meta分析的核心任务之一是合并多个研究的效应量，以得出一个综合的结论。机器学习算法可以通过构建合适的统计模型，实现效应量的合并。 异质性处理：机器学习算法可以通过分析纳入研究的特征和数据分布，识别出异质性的来源，并采取相应的措施进行处理。例如，可以使用随机效应模型或固定效应模型来合并效应量，以考虑异质性对结果的影响。 三、动态更新与实时反映最新研究进展 时间序列Meta分析：随着新研究的不断发表，Meta分析需要不断更新以反映最新的研究进展。机器学习算法可以实现时间序列Meta分析，即动态地更新Meta分析的结果，结合新发表的研究数据，实时反映最新的研究进展和证据。 实时数据整合与分析：除了时间序列Meta分析外，机器学习还可以用于实时整合和分析新发表的研究数据。 今天要分享的学员就是做的基于机器学习的Meta分析，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS 📉IF=3.7；中科院2区SCI 📍发文方法：Meta分析
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 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 Dis 影响因子：2区，IF=3.9 发表时间：2024年11月a…
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…
文章题目：Joint association of triglyceride glucose index (TyG) and a body shape index (ABSI) with stroke incidence: a nationwide prospective cohort study DOI：10.1186/s12933-024-02569-5 中文标题：甘油三酯葡萄糖指数 (TyG) 和体形指数 (ABSI) 与卒中发病率的联合关联：一项全国性前瞻性队列研究 发表杂志：Cardiovasc Diabetol…