解完Meta分析的敏感性分析的理论知识，哪能没有实操呢？今天王师兄就来给大家分享怎么用Stata软件Meta敏感性分析，直接Get新技能！ 离属于你自己的Meta分析文章更近一步！如果还不会如何做森林图的学弟学妹们，就需要大家动动👆👆👆找找之前的啦 欢迎联系我。
王师兄决定出一期提为医学生提供高质量证据的数据库，是临床研究证据的主要来源的文献检索网站-CochraneLibrary，方便更多医学小白学会检索临床研究方面的文献。 Cochrane协作网是一个正式成立于1993年的非营利性国际组织，通过制作、保存、传播和更新各医学领域高质量的证据——系统评价，为临床治疗实践和医疗卫生决策提供可靠的科学依据，进而推进循证医学在全球范围的广泛开展 Cochrane Library是Cochrane协作网的主要产品，汇集了全球最佳医学研究的综合性成果，被公认为循证医疗健康领域的“金标准”，是一个提供高质量证据的数据库，是临床研究证据的主要来源。 而且Cochrane Library是Meta分析比较常用的数据库，所以想发Meta分析的学弟学妹们可以看起来，还有什么关于Meta分析的问题，可以私信后台，联系师兄哦！ 欢迎联系我。
哪个医学生上还在摆烂❓❓❓谁还没跟上孟德尔随机化这趟发文的复兴号列车🚅🚅🚅？本期王师兄带来了孟德尔生随机化的四个统计方法，分别是🔬逆方差加权法（inverse-variance weight, IVW）📠MR-Egger📽️Weighted Median🎙️MR-PRESSO 这四个统计方法都是比较常用的，尤其是IVW与MR-Egger，分别从定义、假设、方法与特点这四个点来讲解。师兄希望每位学弟学妹都能赶上孟德尔随机化这趟列车，发属于自己的SCI，拿属于自己的“Accept”！ 想发SCI，但不知任何下手，可以后台私信师兄！ 欢迎联系我。
今天师兄带来了孟德尔随机化的工具变量的科普，从定义、满足条件、如何筛选这方面给大家展开，让大家能从浅到深的了解工具变量。工具变量起源于计量经济学，也称为“仪器变量”或“辅助变量”，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时候，用于估计模型因果关系的方法。简而言之，孟德尔随机化的工具变量就是孟德尔随机化中的SNP（单核苷酸多态性）。 师兄觉得玩游戏都知道选到合适的枪，霰弹枪是一枪夺一血🔫🔫🔫，但得会用呀，不会用，那就GG所以学会工具变量这把好枪，孟德尔随机化研究还不一举拿下！如果拿了好枪，不会走位，师兄这里一对一辅导，助你拿下孟德尔随机化研究这个人头，赢下SCI这战！ 欢迎联系我。
hi，今天王师兄带来了Meta分析的异质性分析，给大家从定义、来源与检验方法这三个方向来讲解。 Meta分析是一种将多个研究结果进行综合分析的方法，可以提高研究的可靠性和准确性。但是，不同研究之间的异质性可能会影响结果的解释。 异质性分析是对meta分析结果中不同研究的差异性进行检测和度量，以确定是否存在显著的异质性。常用的方法包括Q统计量、H统计法与I²指数。Q统计量用于检验所有研究效应是否相等，如果p值小于设定的显著性水平，则说明存在异质性。I²指数则用于描述异质性的程度，范围从0%（无异质性）到100%（完全异质性）。异质性可能由多种因素引起，例如研究设计、样本大小、研究对象的特征等。在进行meta分析时，应注意这些因素可能对结果产生影响，并进行适当的异质性分析和解释。如果存在显著的异质性，可以采用子组分析、随机效应模型等方法进行进一步分析和解释。 相信大家已经有所了解，快点拿去实践一下啊，发表属于自己的SCI，拿到属于自己的“Accept”！ 如果学弟学妹们想发自己的SCI，但是无从下手，可以私信后台联系师兄哦，提供一对一辅导哦！ 欢迎联系我。
医学小白？ 想发SCI? 不知所措？ 怎么办？当然是学起来呀，如果想学孟德尔随机化研究，GWAS数据库是你一定要掌握的！ 毕竟有数据才能进行分析嘛 王师兄本期就给大家带来了如何直接获取完整的GWAS数据库，让大家做一个会获取完整GWAS数据的医学生！ GWAS由美国National Human Genome Research Institute（NHGRI)和欧洲的European Bioinformatics Intitute(EMBL-EBI)为了便于研究者快速高效地获取当前的GWAS结果，共同开发和制作的NHGRI GWAS Catalog公共资源。 学会之后，可以给师兄反馈一下学习成果哦！欢迎联系我。
敏感性分析是Meta分析中的一环，通过调整和排除特定研究，检验结果的稳健性。当数据不确定或影响较大时，我们可以通过不同的敏感性分析方法，如排除低质量研究或尝试不同的统计模型，来验证结果的可靠性。同时，敏感性分析也让我们更深入理解研究结论的准确性，为决策提供更可靠的依据。让Meta分析更有说服力，做出更精准的结论！ 不想呆在实验室“吸毒气”的学弟学妹们，Meta分析是个不错的选择哦！😎😎😎在寝室就能把SCI拿下的Meta分析谁想错过呀！师兄提供一对一辅导，欢迎私信后台哦！ 欢迎联系我。
成果就是最好的证明。 坚持授人以渔，知其然，且知其所以然，掌握解决问题的能力，是走长线的核心准则 有需要的小伙伴，抓紧行动起来吧，王师兄一路陪伴你到终点！ 欢迎联系我。
今年10月份，JCEM专门刊登了一篇针对孟德尔随机化研究质量说明的短文。 我从文章里面总结了几点，希望能帮助大家有个清晰的认知 1⃣️ 孟德尔随机化的优势是毋庸置疑的，基于孟德尔遗传定律及其类似于RCT的天然属性，这样的研究方式在证据等级上具有一定的优越性。 2⃣️ 数据来源的简便性以及两样本分析的门槛相对不高，使得这一类文章也有诸多缺陷。值得注意的是，文章还特意提出，现成的分析工具，可能是导致MR文章质量差、缺乏科学严谨的重要原因之一。这也是我们提倡用国内外认可的开源R包的原因，经得起时间验证的，才是经典的。 3⃣️ 目前MR相关文章数量非常多，其中，JCEM收到的MR相关文章的投稿中，有94%的稿件来自中国学者。然而，质量参差不齐。 4⃣️ 文章提出，不管MR还是其他任何研究，研究出发点是非常重要的。分析只是完成一篇文章的环节，从选题，到文章撰写，每个环节都很关键。文章写得好，甚至可化腐朽为传奇。结合近期审的几个杂志的MR文章，从4分到8分不等，有的文章写的令人赏心悦目，有的则是连方法都写不明白。 5⃣️ 目前，STROBE-MR及MR-dictionary有助于规范MR研究。但是，仍有很多方面没有得到合理解决。文章中简单提到了几点，但是现存的问题，只有更多。 6⃣️ MR领域还在不断进化中。基于最基础的两样本MR，衍生出来的方法包含了双向MR、多变量MR、以及中介分析。由于双向MR的基本理念与两样本MR基本一致，我们进阶课程的内容重点讲了多变量以及中介分析。 总而言之，每一种研究方法，都有利有弊。如何利用其利，大多数人做到了；但是如何规避其弊，却有相当难度。 了解到这一点，才能知道掌握核心技能，知其然且知其所以然的重要性。我们课程的初衷从来都不是投机取巧、利用各种噱头短平快获利。反之，我们的课程跟答疑，不仅仅教授方法，更教你怎么掌握从选题到分析到完成一个故事，真正掌握发表SCI的核心技能及技巧。这是为什么我们很多学员的两样本也能做到比较好，毕竟发表一篇文章，需要掌握的技能是多方位的。 欢迎联系我。
💥懵圈的医学小白？💢看得头都炸裂的论文？💣导师的放养不管？👓难以达标的毕业要求？🔇SCI毫无头绪？谁不想有拥有超级魔法，装有几TB的大脑🧠，拥有过目不忘的能力呀当然，那只是想想！回归现实，都还是苦逼的医学生，需要发SCI才能毕业的小可怜😭😭😭这时候，选择显得尤为重要啦！如果选择不做实验，可以考虑发meta分析与孟德尔随机化研究，是个不错的选择🫣不论选择哪种，选题都是第一步正所谓，论文选题就像高楼的建筑图，没有图纸，一切都是盲目建造所以本次王师兄带着孟德尔随机化的选题走来了，来各位懵圈不知所措的学弟学妹们带来一点选题的思路，希望能给学弟学妹们一点帮助！ 🤣🤣🤣 孟德尔随机化选题最重要的是数据、数据、数据，重要的东西强调三遍！选题要确定该方向的数据是否能获得，怎样获得，数据质量是否过关最后，如果需要孟德尔随机化的一对一辅导，可以私信后台联系王师兄哦！😚😚😚 欢迎联系我。