整理了一些最近一系列比较好投的期刊，NHANES或者临床研究相关，(来源于一些辅导的同学和我投的)一起来看看哪些期刊能投吧 (图片太多了就没放完，要看详情的可以去官网哦)1⃣️Frontiers系列1. Frontiers in immunology (中科院2区，影响因子7.2）2. Frontiers in Nutrition (中科院2区，影响因子5.0）3. Frontiers in Endocrinology (中科院2区，影响因子5.2） 强推组‼️2⃣️ Springer及其子杂志社BMC✅1. Environmental Science and Pollution Research (中科院3区，影响因子5.8，最近收到了3个审稿邀请，比较推荐的非OA期刊，）✅2. JOSR (BMC旗下骨科期刊，比较友好，中科院3区，2.6分）✅3. International…
这次回来跟大家汇报挑战的成果：十一月总共接收两篇文章：一篇一区的JMIR，影响因子：7.4行业顶刊（大修后小修，小修后接收）另外一篇传统的二区杂志，非OA，因为我还要持续投，所以就不透露杂志啦（这已经是该杂志接收第二篇啦~） 除了汇报成果以外，还得宣布12月份的挑战至少更新18天（大概也就是两篇文章的水平~其实我电脑里已经堆了几篇没投稿的了） 感谢大家的关注，祝你们也多多Accept! 欢迎联系我。
近期看到一篇孟德尔随机化文章，发表在Sci Total Environ，影响因子9.8！ 回到正文，作者利用环境空气污染多项指标的工具变量作为暴露，探索空气污染对多种site-specific cancers风险的影响，最终鉴定出受到空气污染影响的CA种类。由此可见，在环境科学的领域，孟德尔随机化也能占得一席之地。只要有心，依旧有许多可以挖掘的空白领域。 如今，孟德尔随机化“课题撞车”屡见不鲜，造成这种原因往往是低门槛灌水及千篇一律的套Lu，比如菌群，metabolites，drug targets等，往往是成批的数据，随便拿过来跟某个disease分析，总能有几个阳性结果，相对门槛不高。并非说不可取，而是大家都这么去做了，也就存在撞车的风险，那么后果也是由自己承担。如何避免这种事情发生在自己身上？ 在指导学员课题上，我们一直是追求能做大就做大，能做深入就做深入，能利用多种手段提高证据等级就尽量利用，尽量避免自己的课题因为门槛太低或者陷入常见的套路而被抢发。欢迎联系我。
还在以为中医只学跟文言文版的药方，只学中医的望闻问切吗？中医心里OS：我也想呀！ 这是以前的老中医学的，现在是新世纪中医战士了！💪💪💪现在的中医学生不仅要学中医，西医、临床、规培、科研、论文现在可是一个都不敢落下呀搞临床是为了成为一名全面的中医（安慰自己的说法😭）提高自身的科研能力，发SCI是为啥？还不是为了能手握几篇一作的SCI，好就业，能医院嘛而且现在医院对中医的需求又少需求少，中医学生多，竞争压力一下就上去了卷学历，卷科研，卷论文学历是必不可少，本科的中医毕业出去抓药，进医院得起码硕士等到硕士毕业 ，发现去医院面试规培的哪个不是硕士那只能拼什么，拼实力，拼科研能力实力在学习慢慢累积，但一提科研就是费时间中医的实验难做，想必都深有感触说个中药吧，虽然品种多但成分复杂，做着做着就失败了（这种苦还只能自己吞）发文除了实验，那当然还有给没有时间的医学生发文的法宝呀Meta分析与临床回顾性分析两者都是对数据的收集与处理，通过分析，得出结论。而且选题是最重要环节，是论文的基础，只有题目选好了文章才能顺利投稿、接收！自己能选好题那是最好啦 ，但如果觉得自己不熟悉 ，没接触过，那找一个专业辅导的就会事半功倍，不走弯路！专业团队帮你规划学习安排，还能监督学习，拿下自己的“Accpet”！后台私信，欢迎DD~ 欢迎联系我。
开新坑啦🎉王师兄开始出孟德尔随机化论文的解读啦本期带是一篇采用流行病观察和双样本孟德尔随机化来分析咖啡的摄入对类风湿关节炎（RA）的自我报告和基因预测影响。🗞️标题：Self-reported and genetically predicted effects of coffee intake on rheumatoid arthritis:Epidemiological studies and Mendelian randomization analysis📄期刊：《Frontiers in Nutrition》🔎IF:5.0🏷️PMID:36172525解读的思路是按照孟德尔随机化的操作步骤来的，相信大家看完会对双样本孟德尔随机化的分析有一定的了解！ 想要发SCI，但是毫无发文思路的学弟学妹们，别犹豫，直接DD~一对一辅导，带你理清发文思路，拿到自己的“Accept”！ 欢迎联系我。
这篇笔记是我个人的一些理解，从临床研究，生信和meta的优缺点出发浅谈一下不做实验能写什么 ，写的不好请指点，各位大佬轻喷 💁🏻♂️(个人观点)：对于想吃科研这碗饭的小伙伴生信学习一下还是很有好处的，对于临床医生和专硕可能临床研究更快更加友好。而对于只想水一篇毕业的人来说meta可能也是一个很好的选择。 我本人所有的文章都是临床类型的就先说说临床研究吧，我个人认为比较适合专硕或者临床医生。优点:门槛低不需要任何生物学知识和背景;w其次就是与临床工作比较贴近，做出来的研究可能有一丢丢临床意义，比较有满足感另外对于数据来说丰俭由人，科室实力强有自建队列或者数据库甚至多中心数据的时候往往能不断产出高分文章，而没有数据时也可以利用各种公共数据库发文，即使用数据库发5-6分还是不怎么难的。缺点:我觉得主要是光做临床研究对于课题申报来说难度比较高。 生信的优点：可以与基础研究相链接，作为课题前期的基础，丰富文章的内容与层次，对于打算一直做基础课题的同学来说可能是必不可缺的。缺点:很明显就是目前纯生信非常非常难发，如果不是特别创新的题目投出去往往不是秒拒就是让补实验。另外就是生信的门槛在这三种类型里略高一些。 meta的优点包括套路相对固定，难点主要集中在选题的创新，在读的研究生发10-20分meta的屡见不鲜，如果有点子可以不断的发文章。缺点:对于有些小伙伴来说无所谓而有些则是不可接受的，因为meta的文章类型不属于论著，所以在考博、升职称里有时会打折扣甚至出现不承认的情况。总结一下(个人观点):对于想吃科研这碗饭的小伙伴生信学习一下还是很有好处的，对于临床医生和专硕可能临床研究更快更加友好。而对于只想水一篇毕业的人来说meta 可能也是一个很好的选择。 欢迎联系我。
⭕️写在前面：我收到一些让我帮忙润色的消息还挺多的，所以我直接说一下我是怎么在英文水平很一般的情况下写论文的，文章问题不大的小伙伴们可以试试。 我的经验应该对英语一般/比较差的同学比较有借鉴意义，因为我自己就是6级飘过的水平，但是从投第一篇论文到现在还没有被要求过润色（当然这也可能与我投的期刊水平不怎么高/运气好有关）。‼️虽然是常见的，但是很有必要🔶Deepl🔶Quillbot🔶Grammarly 欢迎联系我。
⚠️开头依然先声明一下，我不支持也不鼓励大家灌水，尤其是以下我介绍的方法我本人也不用，仅阐述一下我所见到的现象‼️ 废话不多说，上次讲过第一种无限灌水的方法，没看过的可以去翻一下，今天介绍一下第二种。 ⭕️组合与拆分我曾经拜读过一个大佬的文章，他将血脂拆分为。[甘油三酯、总胆固醇、HDL-C、LDL-C、载脂蛋白]作为暴露因素分别与某疾病结局写了大于等于5篇SCI。 ✅除此之外，我在审稿的过程中发现有一个作者还把维生素A/B/C/D/E/K全部写了个遍，写完临床研究又写META分析。 🔻这些都属于拆分，好比把农家一碗香（辣椒炒蛋炒肉）弄成三个菜，辣椒炒蛋，辣椒炒肉，蛋炒肉。 🔻那么组合呢，这个其实更加简单，比如别人做了血脂与高血压的关联，血脂与冠心病的关联，血脂与心梗的关联。 那我们做啥呢❓✅把高血压、冠心病、心梗、心衰组合成一个结局，心血管疾病（CVD）。 肯定有人会问这也能发吗❓是的，一开始我也觉得没啥创新，但是在查文献的过程中确实看到了大量类似此类的文章。 欢迎联系我。
‼️横断面研究是在一个特定的时间内，即在某一时点或短时间内，通过普查或抽样调查的方法，对特定人群中有关因素与疾病或者健康状况的关系进行调查，从而描述这一时间段内的疾病分布以及观察某些因素与疾病之问的关系。 ‼️由于所收集的资料既不是历史记录，又不是随访研究所得，而是调查当时所获得的资料，故又称之为现況研究。 ⭕️为什么说横断面研究最适合科研小白呢？ 因为其具有几个特点：✅不需要做实验（也不会被要求补实验）✅不需要学习基础相关的知识（比如分子生物学，信号通路等等）✅没有数据也可以靠挖掘数据库写作✅写作套路简单 （按照指南进行八股文式写作即可）✅发表文章类型属于论著⭕️常见横断面研究标题：X和Y在Z人群间的关系 例如：甘油三酯和骨密度在青少年中的关系是不是非常容易理解香 在上一期我分享的数据库中就可以进行数据的挖掘和写作，适合临床各个专业 ✅(各内外科，骨科，儿科，妇产科，急诊，ICU，肿瘤等等），检验，护理，公卫等等，范围也很广。 欢迎联系我。
最近有很多小伙伴说自己拿不到数据但是又想要发文章，那么我来分享一下比较常用的临床数据库。 ❇️上pubmed找一下挖掘数据库的文章从一两分到20多分的顶刊都有，主要还是看文章的创意和写作质量，没有数据的朋友们可以好好研究，同样可以发高分。 ⭕️MIMIC 数据库：MIMIC 是重症医学数据库，是最常用的数据库之一 ⭕️SEER 数据库：SEER 是一个肿瘤相关的数据库 ⭕NHANES 数据库：NHANES 这个数据库是不需要注册的，数据可以直接从网页上下载使用（之前介绍过） ⭕CHNS 数据库：CHNS 是中国的健康与营养调查 ⭕KNHANES 数据库：KNHANES 是韩国健康与营养调查数据库 ⭕️GHDX 数据库：GHDX是全球健康数据中心，是一个全球卫生和人口数据的目录。 欢迎联系我。