我是王师兄今天开了一个新坑，分享Meta分析、孟德尔随机化和临床回顾性研究的专业名词解释，学弟学妹们是时候该增加些新知识啦！ 每次师兄分享10个，多了也弄不完，学弟学妹们看到这么多也头痛，咱们主打一个循序渐进的学习是吧。利用平时碎片化的时间看一看，记一记就刚刚好 每天看一点，直接量变到质变！本期分享的是关于Meta分析的哦，还想知道哪些专业名词解释可以留言到评论区哦！ 欢迎联系我。
风险预测模型是根据个体的一系列特征来估计个体发生某种疾病或出现某种结局概率的统计模型，常用于临床中对疾病严重程度进行分层，并揭示疾病或疾病预后的风险特征。 随着科技的进步，临床和生物学数据不断增加，预测模型在肾脏疾病领域得到了越来越广泛的应用💁 过去的几年中，标题或摘要里含有 「Predictive Model （预测模型）」或者 「Risk Score（风险因子）」的 SCI 文章数量呈现出指数型增长趋势👀 许多没有条件做实验的同学会考虑到发临床预测模型的文章来帮助自己毕业 但是关于临床预测模型的常见错误，你有所了解吗？ 欢迎联系我。
今日分享的孟德尔随机化研究发表在Cell & Bioscience，影响影子高达7分多 ➡️ 首先看研究内容作者研究的是Gut microbiota (GM) 与 Myasthenia gravis (MG) 之间的双向因果关系 利用两样本孟德尔随机化的研究方法，基于多种模型与敏感性分析，进行因果探讨。 然而，这样一篇文章，我们需要关注的是结果解读是否合理 比如：本篇文章中，众多模型只有IVW为阳性结果的情况比比皆是 其次，没有做Multiple testing 矫正，是否需要合理说明缘由 再者，leave-one-out显示多组因果关系并不稳定，是否可以下因果推论 。。。细看的话，我相信还能提出不少问题。 在孟德尔随机化研究中，为什么一直有文章发不出去的声音，但同时又不断有文章发表呢？ 具体来说，当你看到一篇文章，让你产生“这也能发？”心理时，你已经掉入了侥幸的心理陷阱，认为既然这样水平的能发，那我也这样子做，也可以发表，且能发表到不错的杂志。 然而，事实却事与愿违。尤其当下MR水文如雨后春笋，对于一些初学者来说并不是特别友好，往往使得一些学员接收到错误的信号，而放松对自己文章的要求。 一篇文章能否发表，影响的因素太多。我们能做的，只有在每个环节都做到最好，提高命中的概率。不要羡慕别人，只有掌握了最好的，我相信最终也会如愿接Accept！！！ 愿我们共勉有需要的小伙伴也可加入我们，共同成长~…
目前在PubMed上检索通过挖掘NHANES里的数据发表的文章，已有超过💎六万篇💎 这就说明只要我们肯去挖掘，发SCI就不是什么大问题 如果学弟学妹通过今天王师兄的介绍，对于NHANES数据挖掘型文章有了心动的感觉，可以dd师兄咨询1v1教学辅导详情 毕竟这条通道在做的人是越来越多 一起学起来吧💪 欢迎联系我。
在当今大数据时代，数据分析成为了企业决策和战略规划的重要工具。而MATA（数据清洗、转换、分析和解释）分析步骤则被广泛应用于各个领域，帮助人们更好地理解和利用数据。而且也成为了许多在职医生或医学生的重要研究工具。📝📝📝1、确定选题和制定研究计划：在进行Meta分析之前，需要先确定研究问题和目标。这有助于确定需要筛选的文献，以及Meta分析的具体目的和范围。2、文献数据的检索筛选：筛选文献是Meta分析的关键步骤。通过文献检索工具，可以获取相关文献，但需要根据研究问题和目标进行筛选。在筛选过程中，需要注意文献的质量和可靠性，以确保Meta分析的准确性。3、文献质量评估：对筛选出的文献进行质量评估是Meta分析的另一个重要步骤。通过质量评估，可以确定每个研究在Meta分析中的权重。在进行质量评估时，需要根据预设的评估指标对文献进行评估，以确保评估结果的准确性和可靠性。4、文献资料集数据的提取：从筛选出的文献中提取数据是Meta分析的另一个关键步骤。提取的数据包括研究设计、样本量、变量定义、效应量等。在数据提取过程中，需要注意数据的准确性和完整性，以确保Meta分析的准确性。5、数据分析：对提取的数据进行分析是Meta分析的核心步骤。在进行分析时，需要选择合适的统计方法，并根据研究问题和目标计算效应量、置信区间等指标。在进行分析时，需要注意数据的准确性和可靠性，以确保分析结果的准确性和可靠性。最后Meta分析步骤是一个系统而完整的数据分析过程，它能够帮助人们更好地理解和利用数据。通过数据清洗、转换、分析和解释，我们可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并为决策提供科学依据。无论是企业管理、市场营销还是科学研究，Meta分析步骤都能够发挥重要的作用，助力学弟学妹们探索数据的奥秘。 王师兄将带大家更加深入了解Meta分析相关内容，希望能够带领学弟学妹们一路打怪升级，完成属于自己的Meta文章。 欢迎联系我。
献数据检索作为Meta分析最重要的步骤之一，而PubMed作为国内最常用的生物医学相关SCI文献检索数据库，许多医学生一开始就会选择它。PubMed是美国国立医学图书馆（NLM）的国家生物技术信息中心（NCBI）开发的因特网生物医学信息检索系统，免费开放使用。 本期王师兄将以“Dietary Polyphenol Intake and Gastric Cancer:A Sytematic Review and Meta-Analysis”为例，来给学弟学妹们讲解如何使用PubMed数据库来检索所需文献。希望在王师兄的带领下，每位学弟学妹都能学会检索文献，拿好PubMed这把能解开文献检索大门的钥匙，走向属于自己的Meta论文！ 最后，如果还有什么关于文献检索的问题，欢迎大家私信我们！ 王师兄拥有非常的Meta分析辅导经验，欢迎大家前来咨询!欢迎联系我。
随着孟德尔随机化的爆火，其因果分析与公共数据库相关数据完美契合，使其成为发刊神器！ 本期王师兄带来了常用的公共数据库，数据库+孟德尔随机化，使其内容丰富，增加文章的结果可信度，发SCI难道不是一路畅通！人生第一份“Accept”不是轻而易举！ 🗞️SEER+MR：肿瘤领域的疾病验证；📰NHANES+MR：非肿瘤疾病；📜 Nhanes 相关性验证+MR 因果关系验证；📃MIMIC/eICU-CRD+MR：重症医学领域的疾病验证；🧾FAERS+MR：借助数据库联合MR，探索目标药物靶点与不良反应之间的联系，分析不良反应发生的机制；📑CHARLS+MR：中国人自己的数据库；进行老龄化问题的跨学科研究。 快赶上孟德尔随机化这趟高铁，让你快速发表SCI！想要发SCI，但不知如何下手的学弟学妹们，可以联系师兄，带你升级打怪哦！ 欢迎联系我。
事实上，SCI没有固定的写作顺序，这里仅代表我个人认为写作比较高效的方法 1. 首先进行Figures整理排版：在整理排版过程中需要反复思考进行Figure位置及顺序调整，形成整篇SCI的逻辑框架，理出一条清晰地讲述story逻辑线路（个人认为这是SCI写作中最关键的一步，既是第一步，也基本上是最后一步，每次当Figure整理排版完成后，整篇SCI写作框架和思路在脑海中已经完全形成，后面其他板块的写作就是对这一步的落实）；2. Materials&Methods部分的撰写。这里是记录你的研究基础和研究方法，可以是自己的实验记录和笔记，但是需要你整理成论文形式。这部分是论文的主体，因此这部分放在写作顺序的第二步骤。3. 写Results。对图表进行详细的解释说明，最好是一个图表对应一个内容（可以是一个段落，也可以是多个段落）。结果是根据研究方法做实验得到的数据，因此这部分放在写作顺序的第三步骤。4. 写Discussion。讨论就是回答results里可能存在的各种问题，也回答你解决的问题。把问题回答好，审稿人也就少点问题。讨论就是结果的分析，因此这部分放在写作顺序的第四步骤。5. 写conclusion。总结是对上述内容的总结，因此这部分放在写作顺序的第五步骤。6. 写introduction。引言是很重要的，包含methods、conclusion的概括，因此这部分放在写作顺序的第六步骤。7. 写abstract。摘要是对论文正文的总结和概括，因此这部分放在写作顺序的第七步骤。8. 写title。题目必须准确，描述性强的title更加吸引读者。题目很重要，需要从论文主体中提炼，因此放在写作顺序的第八步骤。9. 写key words。关键词的作用就是方便读者检索和索引，可以根据论文的materials&methods确定关键词，关键词不是最重要的，可以放在写作顺序的第九步骤。 欢迎联系我。
本期图图学姐来分享一下有关孟德尔随机化的敏感性分析，大家卷起来哈，师兄就不卷了哈！（因为学姐主打一个陪伴）想必大家要问为什么要做敏感性分析吧？其实就是相当于为你的结果买一个保险，更有说服力，谁说你的结果不可靠，把敏感性分析结果给他，直接秒杀！ 最后，如果大家有什么关于孟德尔随机化的问题，可以dd哦~欢迎联系我。