学术树懒

表面人设：优雅宣称“科研需要沉淀”，PPT封面写着“厚积薄发”，朋友圈定期转发《慢就是快：诺贝尔奖得主的十年冷板凳》。

真实日常：同门用Python三分钟跑完的数据，你手工录入Excel时仿佛在敲摩斯密码。导师路过问进度，你缓缓抬头：“快了……在等显著性自己长出来……”
同门锐评：“你这进度条是卡在Windows 98了？”

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Ctrl+Z大师

表面人设：自称“容错率王者”，榜样“撤回是科研最伟大的发明”，桌贴励志标语：“只要手速快，失误追不上我。”

真实日常：
撤回给导师发的“收到，立刻当驴做马.jpg”；
撤回把“显著性p<0.05”写成“p>0.05”的论文；
撤回不小心群发给全实验室的《读研退学可行性分析报告》……
深夜对着论文悔：“如果撤回键能撤回撤回键本身，我是不是就能撤回这三年？”

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论文野草型选手

表面人设：嘴上说“放养更自由”！

真实日常：
收藏夹里全是《自律逆袭！导师不管如何发SCI？》，每天都在焦虑延期，寻找各种方法写小论文。

野草逆袭：
最终在导师“随便做做”的施舍下，放弃依靠导师，学习短期内可以取得成果的发文方法，积攒尝试Meta分析、生信分析、临床研究。研究生三年积累不少SCI成果，妥妥的野草逆袭！

这位论文野草型选手就是我的读研室友，偷偷询问了他：如何在导师放养、科研基础并不好的情况下，自己学发表SCI的？
他给我的回答是：
抓热点！挖掘临床公共数据库！

科研初期，我们大多数人没有科研资源，临床公共数据库就是很好的宝藏，而且有的数据库很火，特别受期刊青睐！

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MIMIC数据库

MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC）和飞利浦医疗公司共同建立。

研究者可根据一定的纳排标准筛选感兴趣患者的临床信息，利用这些信息可进行后续的数据分析然后撰写文章，通过数据收集与分析可作为发表SCI论文的重要依据。另外，MIMIC是一个公开数据库，所有患者的信息都经过脱敏处理，发文不需要临床伦理审批。

⭐ MIMIC 数据库适合什么科室？

所有科室，几乎覆盖所有科室的急重症数据。
不管你是内科，还是外科，MIMIC 数据库中都能找到你想要的数据，而且数据量大。

GBD数据库

GBD数据库 是全球最全面的健康数据库，它收集了来自 204 个国家，涵盖从 1990 到 2021 年的健康数据。GBD 量化了 459 种疾病和伤害的负担，覆盖科室广泛，几乎 90% 的科室都能找到需要的疾病数据。

GBD 数据库经过 6070 多亿高标准评估 和 全面估计，数据的准确性和真实性得到了医学科研界的认可，已经成为医学顶刊及其他期刊的香饽饽！

🔥 好做、好发、顶刊常客！

📌 10 分影响因子高达 890 篇，高分率近 20%！

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NHANES数据库

NHANES 是美国一项具有代表性的全国性健康和营养调查项目，旨在通过综合性的健康和营养评估来监控美国民众的健康趋势和生活方式的变化。

📌 涵盖领域：

• 人口统计学信息
• 营养摄入
• 实验室测试
• 体格检查
• 生活方式
• 社会经济调查
  等多个方面。

NHANES 数据库是研究慢性病、营养、流行病学等领域的理想数据来源。

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SEER数据库

SEER（Surveillance, Epidemiology, and End Results） 数据库是由美国国家癌症研究所创建的权威癌症统计资源，收录了大量关于 癌症发生、治疗及生存率 的数据，为研究人员提供了宝贵的第一手资料。

📌 SEER 数据库的优势：

• 详尽的癌症类型
• 分期和治疗方案的数据
• 涵盖长期的患者生存信息
• 肿瘤学研究的宝贵资源

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📢 权威期刊也刊登了不少基于 SEER 数据挖掘的文章！

例如：

• Lancet 发表 分析原发性脑肿瘤手术治疗中的种族和社会经济差异的文章，数据来源于 SEER 数据库。
• JAMA Network OPEN 发表 的一篇基于 SEER 数据挖掘的文章，分析了 1975~2019 年美国黑色素瘤治疗和死亡率的趋势。

🚨 但是每个数据库有自己的花期！

❗ 一旦过了热度，可能审稿人就没那么青睐了！
所以想要学习的伙伴们，直接冲！狡兔三窟，趁数据库热度高，抓住最佳时机，不要错过发表的机会！