课程内容今年以数据库挖掘为主，nhanes、gbd、charls等以及正在更新的热点课程为主~现在的情况是Gbd写一篇中一篇(不撞题情况)，NHANES基本5分左右问题不大，MR投稿选刊需要多费心思(最近中的不少)接收＋1! 2025.1.20师妹师弟部分课题组反馈 光速科研-第十七期开始倒计时~又一批师妹师弟将拥有光速攥写任意类型SCI论文的能力，在咱们这里，发几篇SCI成了常态~每月至少推出一门新课~直到把所有的科研类型全覆盖，再开发软件~
Day 2-3：充分评估选题可行性+代码等方法学评估 今日的主要任务是在前面的基础上深入的评估可行性 我们之前就一致强调选题的重要性 一定要花大量时间去评估，不要是在做无用功 主要是根据目标文献中的核心图片和Figure 评估如果换了一个数据集过后能不能实现 看起来是换了一个数据集，但是叶不要想的过于简单 这一步需要十分的谨慎，一定要多看、多检索 和我们做MIMIC、PIC、NHANES一样 基本是选好了就能做、选不好就凉凉 不要做浪费时间的事情 方法学的内容是最简单的、也是最容易学会的 那从哪里去学习核心的方法学 其中对于目标文献的精读就显得尤其重要 通过阅读目标文献我们发现 主要的分析包括以下方面 –描述 –Joinpoint –地图 –BAPC预测 搞清楚了方法学也就知道自己应该重点关注什么 也就能够跑出文章中的重要图片和表格 也就是核心Rｅｓｕｌｔｓ 后面再利用框架写作法进行写作就显得十分的容易和得心应手…
寒假来袭，今日给医学er们推荐几款医学生专属的小游戏，与科研、医学相关💖。 主打有趣上头，调剂下紧张的学术、工作生活。 🎮 LIFE生命模拟器 一款人体沙盒模拟器，你可以： ✅进行药物实验 ✅开展外科手术 ✅监视生理变化 ✅了解医学知识。透过半透明器官，观察器官内部，探索100多种生理和病理情况 ，你娱乐和学习两手抓的同时，轻松实现医生梦。 🎮 神医 化身为年轻的医生夏特莱，漫步在中世纪的欧洲大陆，用各种可爱又猎奇方式对病人进行诊治：截肢、放血、炼金术💀脑洞大开，中世纪医学发展的见证。 🎃双点医院 保留了搞笑的病种和脑洞大开的治疗方式，升级了游戏画面和操作逻辑。游戏里还有很多致敬，像以前的大头病，在《双点医院》里就有“光头病”，你以为治疗手段是植发？Too naïve，里面的光头是这样的…… 🎃中医模拟器 STEAM上专门针对医学生和中医爱好者的游戏，该游戏由两大模块构成，游戏和工具及试题。它很贴心的为中医学生设置了题库模块，目前增加了数千道有解析的题目！ 上述游戏通过APP或者STEAM都可以找到，大家还有哪些好玩上头的医学小游戏呢，可以🍎告诉小光一起开玩哦？🧨
近年来，随着循证医学的兴起，Meta分析方法越来越为人们接受和广泛应用。 Meta分析和传统的文献综述有很大不同，传统的文献综述以定性分析描述为主，而且不可避免带有主观性，综述者往往只选择支持自己观点的信息进行综述。 Meta分析强调对研究课题进行系统全面的文献检索，确定文献纳入和剔除的标准，并对纳入文献进行严格评价，在此基础上对结果进行定量合并。因此，通过Meta分析，可以对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出较为明确的结论。 一览Meta分析步骤 确定选题、制定研究计划 主要的确定应从PICOS五个方面加以考虑： 选题时应注意以下几点：重要性、创新性、合理性（有合适的原始论文并保证一定数量）、问题清楚、结构明确。 研究计划的设计主要涉及以下四个方面：题目、研究背景、研究目的、研究方法（文献检索及策略、合格文献选择、文献质量评价、数据收集和分析等）。 文献数据的检索筛选 Meta分析最重要的步骤之一是文献检索与数据收集。为了进行有效的数据检索，需要确定适当的关键词和搜索限制。有多数据库可供使用（例如PubMed、Embase、PsychInfo……）。 根据PRIMSA流程图进行记录。 文献质量评价 下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价： 文献资料及数据的提取 研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格。许多电子表格制作软件如Excel、Access和数据库系统软件如FoxPro等，可以用于表格的制作。 表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标。根据研究项目的不同，测量指标可以是率差、比数（odds）、相对危险度（relative risk，包括RR和OR）。各研究间作用测量指标不一致，需要转化为统一指标。 常用的统计指标是作用大小（Effect Size，ES），ES是两比较组间作用差值除以照组或合并组的标准差。ES无单位适用于其它点。 数据分析 这是Meta分析最重要也是最难的部分，包括异质性检验、敏感性分析、对入选文献进行偏倚估计三部分。目前做Meta分析常用软件有3种：SAS、Stata、RevMan。 由于Stata的作图效果最好，RevMan的操作比较简单，所以建议大家首选RevMan（局限为不能做发表偏倚回归图）和Stata。 通过Meta分析可以达到以下目的： 解释结果 Meta分析结果除要考虑是否有统计学意义外，还应结合专业知识判断结果有无临床意义。…
看惯了NHANES、GBD，今天来点不一样的，NSCH数据库——美国儿童健康调查数据库，用来发文完全没问题！小编来拆解下文章思路🙌 ⭕️期刊：Neurol Ther，4分，中科院3区 ⭕️研究背景：孤独症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，对个体产生多样化的影响，强调了个性化治疗计划的必要性。ASD相关的医疗保健费用巨大，因此全面了解其患病率和演变趋势至关重要。 ⭕️研究方法（篇幅有限，详见图2） ⭕️研究结果： 患病率趋势和性别差异：2017年至2020年间，3至17岁儿童的ASD患病率为2.94%。年龄较大和男性性别与较高的患病率相关，而家庭收入与贫困比率和保险覆盖影响患病率。在种族/民族差异方面，西班牙裔儿童的ASD患病率最高，其次是非西班牙裔黑人和非西班牙裔白人儿童。约三分之二的ASD儿童至少接受了一种治疗，其中39%仅接受行为治疗，21%同时接受行为和药物治疗。 种族-民族差异：ASD患病率在不同种族/民族群体间存在显著差异，西班牙裔群体患病率最高，非西班牙裔亚洲群体最低。 ⭕️治疗使用情况：近三分之二的ASD患者至少接受了一种治疗，其中39.0%仅接受行为治疗，6.9%仅接受药物治疗，21.0%同时接受行为和药物治疗。在2017年至2020年期间，接受行为治疗、药物治疗或无治疗的ASD儿童比例没有显著变化。然而，随着年龄的增长，接受行为治疗的个体比例显著下降，而药物治疗的使用则呈上升趋势。 ⭕️文章总结：本研究深入探讨了2017年至2020年美国3至17岁儿童和青少年中ASD的患病率趋势和种族-民族差异。研究发现，ASD的总体患病率保持稳定，但在年轻儿童中有所增加，暗示ASD发病率可能上升。性别差异和种族-民族差异在ASD患病率中显著，强调了对女性和少数族裔ASD的更全面理解的必要性，以加快及时诊断和治疗。尽管在ASD相关的医疗保健改革方面取得了一些进展，但结果可能仍不足，可能导致受影响个体的诊断和治疗延迟。
学医是艰难的，需要长期的努力。医学硕士成长速度想要快，前提是自己要坚持。以我的经验，以下办法，只要你坚持下去，能超越不少同龄人！ 1、将读研视为一份事业 首先要转变本科生阶段的思维，在思想上重视研究生阶段的发展，全力以赴。 这不仅关乎基础要求——顺利毕业，也更会影响到未来的升学和职业规划。适度给自己施加压力，在保持身心健康的同时，将主要精力投入到学术研究中。 不要小看了自己的心态，如果你没有向上冲的心，谈快速进步都是空中楼阁。 2、及早确立目标 要养成明确目标并定期复盘总结的习惯。 明确目标能让我们更加专注，而定期复盘则有助于我们及时反思，为今后的完善和进步奠定基础。 3、思想的火花源于碰撞 学术研究和论文写作固然需要安静的环境，但这并不意味着我们应该闭门造车。与导师、师兄弟、同属非同一专业领域的同学之间交流讨论不仅能加深彼此的理解，还能最大限度地激发我们的思维，开拓视野并产生有价值的idea。 4、从文献中汲取写作灵感 在开展系统性工作之前，大量阅读综述类文献有助于我们了解本领域的前沿动态，从而更好地确定研究目标并得出更加全面的结论。 阅读文献，尤其是本领域的高影响因子文献，至关重要。这些文献无论是在选题、立意、结构，还是用词、表达和风格等方面，都堪称精华，对提升自身的科研论文写作水平大有裨益。 长期坚持整理和梳理这些文章的各个方面，你一定会在这些方面有显著进步。 5、完成比完美更重要 很多人在论文写作初期，力求第一稿就能写出较好的文章初稿，这样可以节省后续修改和完善的时间。但你要记住，世上没有完美的初稿，论文都是经过多次思考和修改后才逐渐完善的。 尽快完成一个还算满意的初稿，然后发给导师、师兄师姐审阅。根据他们的指导意见进行有针对性的修改，这样效率更高。 6、遇到问题不要气馁 研究生阶段，可能经常会遇到诸如写作没思路、数据质量不佳、论文被退稿等挫折，这些都是每个学生可能面临的共性问题。 遇到这些问题时，不要归咎于运气不佳，也不要怀疑自己的能力或否定自己不适合学术研究。我们应该静下心来思考问题出现的原因，并寻找解决的办法。 当你在研究生前两年就经历并克服了这些困难，你会发现今后的学术道路会越走越顺畅。
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 那我们就再尝试挑战一期 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…
GBD2023数据再有几个月就发布了，2021还可以坚持多久？ 至少现在该发还是发，今天给大家带来的是浙江大学第二附属医院发表的一篇文章，近日刊登在《Journal of Hematology & Oncology》，29.9分，中科院1区Top！ ⭕️研究背景：女性特异性癌症，包括乳腺癌、宫颈癌、卵巢癌和子宫癌，占全球女性癌症病例的近40%。这些癌症的发病率、死亡率和发病模式在不同地区和时间呈现出显著的地理差异和时间变化。例如，乳腺癌在大多数国家是女性中最常见的癌症，但在撒哈拉以南非洲、南美洲和东南亚的部分地区，宫颈癌的发病率超过了乳腺癌。这种差异与人乳头瘤病毒（HPV）感染的高流行率和宫颈癌疫苗接种及筛查计划的有限获取密切相关。因此，分析女性特异性癌症的流行病学特征对于理解其在不同人群中的公共卫生影响至关重要。 ⭕️研究方法（篇幅有限，详见图2） ⭕️研究结果：从1990年到2021年，全球女性特异性癌症的负担以不同速率增加。2021年，全球乳腺癌新发病例达208万例，死亡66万例，DALYs达2025万。相比之下，宫颈癌、卵巢癌和子宫癌的新发病例分别为67万、30万和47万例。乳腺癌、卵巢癌和子宫癌的年龄标准化发病率与SDI呈正相关，而宫颈癌则呈负相关。2021年乳腺癌相关死亡的主要风险因素包括饮食风险、高体重指数（BMI）、高空腹血糖、酒精使用、烟草使用和低体力活动。此外，宫颈癌的风险因素还包括不安全性行为和烟草使用，卵巢癌的风险因素包括高BMI和职业风险，子宫癌的风险因素为高BMI。 ⭕️文章总结：本研究通过分析GBD 2021数据，揭示了1990至2021年间全球女性特异性癌症的流行病学趋势和主要风险因素。研究发现，乳腺癌在全球癌症负担中占比最高，且其发病率与社会人口指数（SDI）呈正相关，而宫颈癌的发病率则随SDI升高而降低。尽管全球范围内宫颈癌的发病率和死亡率有所下降，但在低收入地区仍保持较高水平。卵巢癌和子宫癌的发病率在全球范围内呈上升趋势，且与年龄和生活方式因素密切相关。这些发现强调了在全球范围内，尤其是在资源有限的地区，扩大预防和早期检测项目的重要性，以及针对老龄化人口采取适当干预措施和改善癌症护理基础设施的迫切需求。
①Meta分析Meta分析是基于⽂献的⼆次研究，简单来说就是针对⼀个研究课题，系统收集该课题下所有⽂献，然后提取⽂献中的… 根据进行合并分析，得出一个研究结论。相对来说Meta分析是最简单、也最适合科研小白上手的，最快两三个月就可以完成文投稿，但是缺点也很明显，最终发表的是综述文章，可能部分医院晋升不太认可。 小白医生上手难度：⭐⭐含金量：⭐⭐⭐⭐⭐ ② 临床预测模型 就是指利用数学模型估计研究对象当前患有某病的概率或者将来发生某种结局的可能性。预测模型套路真的很清晰，它主要解决 3 大问题： 1️⃣ 发现风险因素，即哪些人可疑？比如说，为什么这个人患了肝癌，是黄曲霉、喝酒、熬夜，还是长期服用药物导致。 2️⃣ 验证风险因素，即张三有罪吗？比如说，长期喝酒在肝癌发生中的作用或者相关性研究。验证风险是发现风险的进一步研究，证明其中某一个到底会不会导致肝癌发生，导致的可能性有多大。 3️⃣ 预测结局，即谁还会犯罪？比如说，通过发现风险和验证风险后，你发现长期喝酒的人更容易发生肝癌，那你能不能构建一个模型，用这个模型去预测到底会不会得肝癌呢。 上手难度：⭐⭐⭐⭐含金量：⭐⭐⭐⭐⭐ ③ 公共数据库做回顾性研究 回顾性队列研究是指通过将研究人群按照是否暴露于某因素或按照暴露程度分组，追踪观察在特定时间内各组与暴露因素相关的结局中比较其差异，从而判定暴露因素和结局之间有无因果关联及关联程度的一种观察性研究方法。 大多数医生可能会觉得这类研究多依赖于医院自己收集整理的病例库，自己的数据太少做不了，其实不然，现在已经有非常多成熟的公共数据库了，比如SEER、MIMIC、NHANES、甚至国内的CHNS等，网上一搜都能搜到很多相关教程和文献。 上手难度：⭐⭐⭐⭐⭐含金量：⭐⭐⭐⭐⭐
Day 6-7：框架写作发写作+投稿前的准备工作 前面已经跑出了核心的图片和表哥 那么就剩下写作了 经常关注我们的师弟师妹们都知道“目标期刊”对于我们写作的重要性 写作、翻译、润色、选刊是我们的主要任务 写作首先是要“祛魅” 一篇文章也就6000左右字，会写不出来？ 写作是SCI创作过程中最简单的 核心的Results、Table、Figure已经有了 还担心写作困难吗？ 一旦确定了选题、找到了目标文献就可以开始写作Methods部分 类似于meta分析和nhanes数据库方法学一定程度的类似 我首先利用“框架写作法”完成内容写作 然后进行翻译、润色、投稿准备 做完了这些 所有内容就给小老板审核 我们的每天任务实际上就是一篇SCI论文成稿的步骤： 选择期刊–选题–下载数据–分析数据–跑代码–写作–投稿准备 写文章都是要靠时间积累 就像计算机工程师都泡电脑一个道理 在一些“垃圾时间”中努力抽出时间完成自己的任务 总之，GBD文章的思路简单而且清晰 争取都能中稿高分文章 有一些师弟师妹经常私信询问我GBD等相关数据库挖掘的情况…