Author: wang

今天给大家分享一篇在 2023年9月发表在《Rev Cardiovasc Med》（3区，IF=1.9）的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养调查（NHANES）1999–2004年的数据，探讨了血清肌酐/胱抑素C比值（Cr/CysC比值）与心血管疾病（CVD）发病率和死亡率之间的关联。暴露：本研究的暴露变量是血清肌酐/胱抑素C比值（Cr/CysC比值），该比值是通过血清肌酐和胱抑素C的测量值计算得出的，作为肌肉质量的替代指标。结局：研究的主要结局是心血管疾病发病率和死亡率。发病率是通过参与者自报的CVD诊断信息来确定的，涵盖了心力衰竭（HF）、冠心病（CHD）、心绞痛、心肌梗死（MI）和中风等疾病。死亡率是通过与国家死亡指数（National Death Index, NDI）匹配数据确定的，涵盖了因心脏病和脑血管疾病导致的死亡。

Day1：寻找目标文献和目标期刊GBD数据库大有可为大家也都比较熟悉了四大刊及其子刊的常客虽然现在有“颓废”之势前期我们挑战成功了数期最近也更新了GBD数据库的第二部分–GBD数据库中的数据分析主要包括的分析内容包括：APC、分解分析、前沿分析ARIMA预测未来、BAPC预测未来、EAPC当然还有其他复杂的分析方法但是这些对于我们发文章已经足够了在我们看文献的过程中发现某个疾病适当的人+适当的描述+上述分析的一种或者几种就是一篇文章那我就再尝试挑战一期 有的师弟师妹很纠结说现在类似于GBD这种公开数据库不好发文章了其实公开数据库的挖掘无止境就好像说以前的SEER数据库一样都过去多少年了，依旧可以发文章MIMIC数据库一更新就涌现了很多文章GBD一样的道理只有不断的思考才会有idea，只有不断的思考才有突破这次挑战的是预测，主要就是使用ARIMA和BAPC进行未来预测这两种预测BAPC又使用更多一些主要的代码前期已经准备好了操作比较简单 第一天的主要任务是确定目标文献和确定目标期刊这就需要敏锐的科研的洞察力这就需要长时间的深度思考我去初略的检索了GBD and Bayesian age-period-cohort发现了很多和我的研究类似的文章最后终于确定给了方向同样的最终选择了一个相对来小众的疾病这样就不容易撞车“XXXX发病率的全球时间趋势和预测：2021 年年龄-时期-队列分析”经过检索和比较，最终将Q1 的Journal of global health杂志作为我的目标期刊选择的文献是 DOI: 10.7189/jogh.14.04105一篇关于HIV和其他性传播疾病的预测文章我们将使用更新后的2021年数据进行分析争取能挑战成功全力以赴，冲锋冲锋！我们下一篇进度汇报见！

今天给大家分享一篇在 2024年8月发表在《JAMA Netw Open》（1区，IF=10.5）的文章。研究背景：AEG患者的脊柱通常较差，目前尚祭术前CRT与重症术前或围手术期化疗相比，哪种治疗方式对整体生存率（OS）及结局更有利。研究目的：本文旨在通过网络荟萃分析，评估这两种术前治疗方法与手术单独治疗相比的治疗效果。研究方法：检索方法：研究团队在多个数据库中进行了文献检索，包括PubMed、Cochrane Library、护理和相关健康文献累积索引（CINAHL）、ClinicalTrials.gov，以及国际临床试验注册平台（ICTRP），检索时间从数据库创立至2023年4月21日。检索策略预先定义，涵盖了所有比较术前化放疗（CRT）联合手术、单纯术前或围手术期化疗联合手术与单独手术的随机对照试验（RCT）。两名研究人员独立筛选文献，首先通过标题和摘要筛选，然后对符合条件的全文进行进一步评估，并由第三方研究者解决筛选过程中产生的任何分歧。最终，共有17项试验符合纳入标准。统计方法：研究采用了两阶段贝叶斯网络荟萃分析方法。第一阶段中，研究者使用Cox比例风险回归模型估算每项试验的相对治疗效果（如生存率的对数危险比），并对性别和年龄进行了调整。在估算二分类结局（如术后并发症率和死亡率）时，采用逻辑回归模型估算对数比值比。第二阶段中，采用贝叶斯随机效应模型将各项研究的效果估计进行汇总，并计算合并后的危险比和比值比及其95%可信区间。此外，研究还进行了网络一致性检查、异质性评估以及治疗方案的排名，通过累积排名曲线下的面积（SUCRA）值来比较各治疗方案的效果。

大家好，今天我们将来挑战七天完成一篇网状Meta的第六到七天，希望对大家的学习有所帮助。