研一上 研一下 研一暑假 研二上 研二下 研二暑假 研三上 研三下 这应该是医学研究生三年最全的规划了吧！不过在做计划之前，你最好想清楚三年之后自己是参加工作还是继续深耕读博？这样才能精准规划： 🔬 Meta分析的基本流程很简单： 选题-(注册)-制定纳入排除标准-检索文献-筛选文献-提取数据-质量评价-统计分析-汇总结果-GRADE评价-撰写文章。 其中比较重要的四个部分：
医学生/医生如果不想做长周期的基础实验，想要快速发表一篇SCI，方法无非有三种： 根据学校的要求，以及根据自己的时间精力，选择一款适合自己的研究，冲就完事了。自己搞不定，那就找医学大佬带着学。 发SCI其实就这么回事，选好研究类型（根据自己的目的）👉找大佬带，确保努力的方向没错👉投入时间死磕，熟能生巧，举一反三。 不要把科研想象得高不可攀，你不去做什么结果也没有。对于普通人而言，时间就是最大的复利。 1 Meta分析 Meta分析是指利用统计学方法，将所有同一研究目的的不同研究的结果进行合并，从而扩大样本量，得出更可信的结果。 可以简单理解为文献的二次分析。 如果你科研基础一点没有，想快速发表第一篇SCI，建议你首选Meta分析！ 首先Meta分析人人都可以接触，成本小，没有门槛，可快速发表一篇SCI。我们在菜鸟阶段没有科研资源，这时学习Meta分析正是你与同龄人拉开差距的好帮手，也是帮助我们获得升学/求职宝贵机会的垫脚石。 其次，当你认真学完Meta分析的各个部分，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等基础科研技能都能得到提升。 很多人说自己科研基础差怎么办，那就多去实践呗！多参与项目，从0到1跑通，科研基础在这个过程中自然就牢固了，这些不是看书就能会的！ 2 临床研究 做临床研究一般两种方式： ① 和导师确定一个方向，然后去医院收集数据，也就是已经就诊的患者数据，根据这些数据做一些统计分析研究。最困难也最费时间的其实就是数据收集阶段，要看医院数据库全不全。 ② 就是利用公共数据库。所谓公共数据库其实就是一些国家组织收集的病例数据，相当于更大体型的“医院数据库”。比如常见的有： 这些数据库都是免费开放可供使用，利用这些数据做统计分析研究也是一样的。 3 生信分析 生信是生物学与计算机科学的交叉学科，通过计算机技术解析生物学数据（如DNA序列、蛋白质结构、基因表达数据等），揭示生物学规律。 也就是能从海量数据中提取生物学意义，辅助科学发现或实际应用（如疾病诊断、药物开发）。 举个例子：别人花半年验证一个基因的功能，你通过分析1000例患者的基因数据，可能三天就锁定10个潜在致癌基因——这就是生信的魅力！…
临床研究分类 首先临床研究可以根据是否为原始数据分为原始研究和二次研究，其中我们熟悉的RCT、队列研究、横断面研究等属于原始研究，而Meta分析、文献综述等属于二次研究。 接下来，我们就对其中比较常见的几种研究类型进行详解。 队列研究 3 横断面研究 横断面研究（cross-sectional study）是一种观察性研究方法，主要用于描述特定时间点或时期内人群中的疾病或健康状况的分布情况，并探索人群特定特征与疾病之间的关联，所有有时候也会称为患病率调查。 横断面研究的特点为暴露和结局在同一时间断面，能够在短时间内完成，花费较少，但是难以确定时间顺序，无法明确因果关系，只能提出可能的关联。 例如，研究居民的高血压患病率，收集相关数据并分析后，得出患病率及可能的风险因素，为公共卫生决策提供依据。 [图片：横断面研究示意图] 4 病例对照研究 病例对照研究是一种回顾性研究，由果溯因的逻辑方式，选择病例组和对照组，通过回顾性调查，收集既往各种可能的危险因素暴露史，比较两组人群在各危险因素暴露史的差异，从而判断危险因素与疾病之间是否存在关联以及关联程度的一种研究方法。 最后，非常建议需要升学的医学生，需要评职的临床医生都去做临床回顾性研究。 临床回顾性研究无需做实验，短期内可以拿到结果，发表一篇SCI！ 你可利用医院的HIS系统去搜集病例，或者挖掘临床公共数据库，都非常方便。
宝子们，发论文时是不是总为数据和结论头秃？今天来唠唠超火的元分析！从选题到出结果，超详细流程！码住这篇，科研小白也能轻松拿捏！ ⭕今天要分享的学员就是使用元分析成功发表文章✔接收期刊：World Journal of Surgical Oncology📉IF=2.5；中科院3区SCI📍发文方法：Meta分析 什么是元分析？ 定义： 元分析（Meta-analysis）指对针对同一主题的多个独立研究结果进行系统收集、定量合并及统计分析的过程。它并非直接开展新的实验或调查，而是对已有的研究数据进行 “二次加工”。 核心目的： 为什么做元分析？ 提高统计效力： 单个研究样本量小，结果可能不准确。元分析合并多个研究数据，增大样本量，更易检测到真实效应。 减少偏倚： 单个研究可能因设计、实施等产生偏倚，元分析纳入多个独立研究，不同研究的偏倚相互抵消，使结论更接近真实。 解决结论矛盾： 同类研究因样本、干预措施等差异得出矛盾结论，元分析通过异质性分析探索原因，并整合得出综合结论。 提供高级别证据： 在循证医学中，元分析属于最高级别证据，可为临床指南、治疗方案提供可靠依据。 降低研究成本： 避免重复开展大型临床试验，节省时间和资金，还能为后续研究指明方向。 怎么做元分析？ 明确研究问题： 确定具体的研究目的（如比较某疗法疗效），制定清晰的纳入…
在临床科研中，公共数据库（如NHANES、MIMIC、GBD、UKB等）的使用日益普及，研究者也通常面临这样的一个困惑——我挖掘公共数据库，需要申请伦理吗？本文基于国际伦理规范、期刊政策及数据库条款，系统解答四大关键问题。 并为大家附上五大常用数据库的“伦理说明”案例。🤩 问题一：伦理审查是什么？ 定义：伦理审查（IRB/Ethics Approval）指机构伦理委员会对研究中人体参与者风险、隐私保护及知情同意的评估过程。 核心审查要素： 问题二：公共数据库研究需要申请伦理吗？ 答案：一般情况下不需要。 免责的法律政策和依据： 依据类型 具体条款 适用案例 国际通用规范 《赫尔辛基宣言》第32条：匿名化数据研究可豁免伦理审查 NHANES、GBD等汇总数据研究 数据库条款 UKB数据使用协议：“已获伦理批准，二次分析无需重复申请” UKB基因组关联分析 期刊政策 Nature声明：“纯公共数据库分析只需声明数据来源” SEER肺癌生存模型研究 需要申请伦理的例外情况： 问题三：为什么公共数据库可以豁免伦理？ 三大核心原因： 1.…
NHANES、MIMIC、GBD、CHARLS已更新，大家如有需要请移步主页，今天为大家带来的是UKBiobank(UKB)数据库的研究思路分享。 套路一 单一暴露因素与疾病风险的纵向关联 选题思路：聚焦老龄化、代谢性疾病等重大公共卫生问题，选择临床易获取的暴露指标（如脂质、炎症），通过长期随访验证其与疾病风险的关联。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法 套路二 多因素交互作用的疾病风险放大效应 选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法 套路二 多因素交互作用的疾病风险放大效应 选题思路：探索多个因素对于疾病风险的联合作用，通过相加/相乘交互模型量化“1+1>2”效应，指导联合干预。 研究设计： 1. 标志物设计 2. 统计分析方法…
新手医生初入职场，往往会被动陷入临床工作：每日重复问诊、写病历等基础事务循环，机械忙碌却难获成长，“40岁主治”的职业天花板并非虚言。 对新手而言，职业成长犹如分水岭——被动敷衍，会在重复劳动中消磨热忱，主动规划、选准方向，才能实现“经验沉淀 + 价值跃升”。 说到底是个人的选择，若你不甘心一直停留在新手阶段，要记住，任何时候主动改变、追光前行都不晚！ 🟢 知识积累是根基 医学知识体系庞大且不断更新，新手医生需把学习融入日常。每天抽出固定时间研读专业书籍、医学期刊，关注最新的诊疗指南和专家共识；科室的一些小讲课也不要放过，哪怕是“术后护理细节”这类碎片知识。 遇到疑难病症，不要仅满足于表面理解，要深入探究疾病的发病机制、病理生理过程，从基础理论中寻找答案，为临床实践筑牢知识壁垒。 🟢 临床操作需稳扎稳打 在前期，你只能做一些简单换药、查体、穿刺等工作，也要打起十二分精神认真对待，每一次操作前，过一遍流程、手法，操作后及时复盘总结。遇到不懂的地方，大胆向前辈请教，把每一步搞清楚才是我们的重点。 还有就是要刻意练习临床思维。诊疗不是流程执行，更是思维博弈。多参与疑难病例讨论，复盘自己的诊疗思路；遇到典型病例，从病史采集、鉴别诊断到方案抉择，一步步拆解，总结规律，训练抽丝剥茧、精准判断的临床思维，日后面对患者才能越来越从容。 🟢 科研成果助力长远发展，新手医生要尽早布局 科研并非遥不可及，临床里处处是科研切入点。遇到特殊病例、治疗困惑，尝试用科研思维分析：是不是疾病机制有新发现？现有治疗能不能优化？不会数据挖掘、实验设计也别怕，从简单的临床回顾性研究做起，或借助医院科研平台、跟紧团队项目，慢慢搭建科研能力，论文、成果自然会成为职业成长的助推器。 🟡 什么是临床回顾性研究？ 临床回顾性研究从现有的病历或疾病开始，追溯发病原因或患病情况，无需做实验，更容易选题，也更方便开始一个新的研究。 临床回顾性研究的步骤很多都是很相似的，容易学，确定好自己的选题，再选择适当的纳入排除的标准以及观察指标，通过统计学方法分析数据，就可以完成一项研究。 回顾性研究所研究的对象正是我们临床上每天都接触到的患者，我们只需要掌握如何收集和保管这些病历，就可以获得合适的研究对象，开始回顾性研究工作。 如果你没条件或时间收集数据，现在有很多公开的数据库可以挖掘，没有数据同样可以做回顾性研究： MIMIC数据库：是一个重症医学数据库，包含BDMC所有内外科ICU患者的数据，包含信息如人口统计学特征、病人生命体征、化验结果、用药情况等。 NHANES数据库：可以研究某种疾病的危险因素、某类特殊人群的生活方式及饮食行为相关的影响，有害物质暴露对人群的影响等。 GBD数据库：流行病学数据库，GBD覆盖科室广泛，几乎90%科室都能找到需要的疾病数据。…
医学专业的你是否遇到过这样的状况：想要查找基础医学理论，却难以获取权威的参考书籍资源；学习了疾病诊断与治疗方法相关知识，面对实际病例还是会感到无所适从；像做科研研究，又因它的难度望而却步…..要知道，我们医学生也有自己的“度娘”！ 📒 查医学经典教材：AccessMedicine Access Medicine 提供以内科学为主的全科医学资源，包括 240 多部知名医学著作、医药信息库、每日更新的医学资讯、数以万计的诊断图像、视频和音频学习、案例分析、患者教育，以及全面的搜索功能。 示例模块： 🩺 找临床决策帮手：UpToDate UpToDate 临床顾问是基于循证医学的临床决策支持数据库系统，通过电脑、手机均可访问，提供公正无偏倚、不断更新、切实可行的临床医疗信息。 UpToDate 的应用场景： 支持数据库：循证医学知识库、辅助检验知识库、药学数据库、患者教育数据库等。 🧬 找罕见病案例：Orphanet Orphanet 是一个关于罕见病及其药物的公共数据库，目的是收集关于罕见病的知识，从而改善对罕见病患者的诊断、护理和治疗。 🧠 找医学影像学习：STATdx STATdx 是一个包含影像解剖、病理、临床、影像诊断和鉴别诊断的检索工具。 举例说明内容结构：…
🔍什么是回顾性队列研究？简单来说，就是“翻旧账找规律”通过收集过去某段时间内不同暴露组人群的健康数据追踪他们后续的结局分析暴露因素和结局之间的关系 💡 超实用案例之前有个研究超火🔥研究者从某城市医保系统调出 10 年数据把人群分为 “常吃外卖组” 和 “自己做饭组”追踪他们的肥胖率结果发现，外卖组肥胖风险比自己做饭组高 40%！这就是典型的回顾性队列研究～ 科研小白也能懂 回顾性队列研究 保姆级解析 用「历史数据」追「过去的人」，找暴露因素与结局的关系。 为什么选回顾性队列研究？ 优势 劣势 1. 数据现成，省时省钱 1. 数据质量依赖原始记录 2. 适合长期伏期疾病研究 2. 无法主动控制混杂因素 3.…
MIMIC数据库 1、MIMIC数据库是什么？ MIMIC数据库是由麻省理工学院计算生理学实验室开发的重症监护医学数据库，收录了超过6万次住院的详细数据。该数据库包含人口统计学、生命体征、实验室检测数据等多维信息，是研究危重症患者的宝贵资源。 2、结合机器学习研究思路 ① 预后预测模型： 综合患者的生命体征、实验室检查、用药和治疗，对患者的不良预后发生风险（死亡、并发症等）进行预测。 例如：构建随机森林、XGBoost、支持向量机等机器学习模型对脓毒症相关急性肾损伤患者7、14、28天的全因死亡风险急性性预测，并结合本地医院数据进行外部验证。 Construction and validation of prognostic models in critically ill patients with sepsis-associated acute kidney injury: interpretable machine…