哈喽，各位医学er们，这里是小光，又到了给大家分享临床研究文献的时候啦，今天和大家分享一篇非常实用接地气的横断面研究。 题目：Association between Insulin-Like Growth Factor-1 and UricAcid in Chinese Children and Adolescents with Idiopathic Short Stature：A Cross-Sectional Study 研究人群 ：山东济宁医学院附属医院接诊的特发性矮小症患者91人 研究的对象：胰岛素样生长因子1和尿酸的关系 这篇文章虽然样本量不大，数据也很简单，但是思路非常清晰： ①首先进行了基本特征的展示 ②使用单因素分析检验了UA和其他指标与IGF的关系 ③使用曲线拟合探讨了UA和IGF-1的关系…
Meta分析对方法真的很好学，今天分享的学员报名后只花了40天时间 为什么可以这么高效呢？ 因为我们是全流程一对一的教学指导 什么是一对一教学呢？可以分为三个方面来理解： 1、上课形式：上课形式是由一位老师和报名学员一对一进行在线指导，约课进行非常高效； 2、上课内容：基于学员的选题，提供一对一定制教学指导方案，不需要花多余的时间去学习普适课程； 3、专属服务：每一个环节都由专业的老师一对一和学员对接，环环相扣，全程高效。 接收期刊：Frontiers in Neurology 📉IF=2.7；中科院3区SCI 📍发文方法：Meta分析 🔬研究方向：【神经病学方向】 🔖医学SCI一对一指导学习，符合学术规范，学到真技能
发表期刊：Journal of Hematology & Oncology，IF29.9 ⭕️研究背景：癌症是全球第二大死亡原因，2022年全球约有2000万新发癌症病例和970万癌症相关死亡。随着全球人口老龄化、不健康生活方式的普及以及环境变化的影响，癌症发病率在全球范围内持续上升，特别是在中低收入国家。了解不同地区癌症的流行病学特征及其风险因素对于制定有效的预防和控制策略至关重要。本研究旨在评估1980年至2021年间全球204个国家和地区癌症的负担，并分析与癌症相关的风险因素。 ⭕️研究方法（详见图2）：该研究基于全球疾病负担（GBD）2021数据库，收集了1980年至2021年的癌症发病率、死亡率及相关风险因素的数据。研究对象包括34种癌症类型，使用年龄标准化发病率（ASIR）和年龄标准化死亡率（ASDR）来评估癌症负担，并通过计算伤残调整生命年（DALYs）来衡量癌症对健康的总体影响。此外，研究还应用了比较风险评估（CRA）框架，量化了不同风险因素对癌症DALYs的贡献。 ⭕️研究结果：2021年，癌症占全球总死亡人数的14.57%（95%不确定性区间：13.65–15.28），占全球总DALYs的8.8%（7.99–9.67）。全球ASIR为790.33（694.43–893.01），ASDR为116.49（107.28–124.69）。女性的ASIR高于男性（923.44 vs 673.09），但男性的ASDR高于女性（145.69 vs 93.60）。非黑色素瘤皮肤癌在两性中的ASIR最高（74.10），而消化系统癌症占所有癌症相关死亡的39.29%。乳腺癌在女性中的ASIR和ASDR最高（46.40和14.55），而在男性中，气管、支气管和肺癌的ASIR和ASDR最高（37.85和34.32）。烟草是男性癌症DALYs的主要风险因素，占29.32%；而在女性中，不安全性行为是最主要的风险因素，占8.88%。从1980年到2021年，全球癌症ASDR分别下降了24.81%（男性）和24.47%（女性）。 ⭕️文章总结：该研究全面评估了1980年至2021年全球204个国家和地区的癌症负担及其相关风险因素。结果显示，癌症仍然是全球公共卫生的重大挑战。消化系统癌症和气管、支气管及肺癌是主要的癌症负担来源，烟草是男性癌症的主要风险因素，而不安全性行为则是女性的主要风险因素。研究强调了针对特定癌症类型和地区制定个性化预防和控制策略的重要性，以有效应对全球癌症负担。 数据来源与处理 发病率和死亡率估计 风险因素评估 不确定性处理 趋势分析
医学生来集合啦！打造医学人专属的ipad！今天就叫医学生一起来把ipad用回本～ 👇👇 👇 众所周知，医学生的课本很多、很重，并且经常更新，不方便携带，因此，最方便的办法是放进iPad。 电子笔记软件 —— Notability 一个14寸的电脑重量就差不多有1.5kg，再加上厚重的专业书，哎，一般莫名其妙的沉重感扑面而来。 而9.7寸的iPad其重量不超过500g，同时准备好电子版教材，背上1kg左右的小书包，就可以迈着轻快的步伐前往图书馆泡上一整天了。 怎么准备电子版教材？ 可寻渠道有：淘宝、咸鱼、全国图书馆参考咨询联盟。 把找好的教材pdf版导入到Notability中，就可以实现电子笔记+听课录音回放的效果了。搭配iPad自身的分屏效果，学习过程非常丝滑～ 二、英语词典软件 —— 欧陆词典 在平时的英语学习、外刊阅读乃至看论文时，大家最常用的工具估计就是有道词典了。诚然，有道词典的功能很强大。但毕竟是通过算法聚合的单词信息，不如专业的词典意思准确、权威。而欧陆词典正好弥补了这个短板，可以与有道词典相互配合使用。 在iPad上使用时，可以将欧陆放在右侧小分屏，只需要复制单词右侧就可以实现自动查词，可太方便了！查词后可自动加入生词本里，更方便地积累真正词汇。同时可以对单词添加笔记！ 三、文献阅读软件 —— Endnote 学医难免看文献，文献看的多了就会涉及到文献管理软件。平时大家电脑上都用Endnote，但很多人可能不知道这款软件还有iPad版本，而且同步功能响应很及时，安装后可以实现在iPad上看文献、做笔记的效果，并且可以一键同步到电脑。 这个我出过详细视频教程，感兴趣可以B站搜【研究生如何用ipad看文献？4个技巧，秒变学术生产力！】 四、文献管理与团队协作 —— Mendeley…
小白对生信分析的误区 生信分析得懂编程，那要买一本厚厚的编程书，从头学到尾吗？ 然后再买一本生信入门专业书，按部就班开始学习？ 都不是！！ 说到底，无论是生信分析还是R语言，本质都是工具。前者帮我们解决临床问题，后者帮我们实现分析。 就像大家都要学英语，我们学习英语的目的是为了帮助我们更好交流，而不是专门去研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚，对吧？ 学习生信分析同样如此，会用即可，完全没有必要把所有算法编程都搞懂 那么“用”这么重要，到底用到哪里？ 这就是我非常想告诉生信小白们的，以你的需求为中心，用到你想解决的问题上，再针对性学习相关生信技能。 当然，能迅速定位自己需求的前提是搞清楚，生信分析都在研究些什么问题？ 生信分析在研究什么？（由于字数原因这部分详细看图片哦） 在生信项目中提升自己解决问题的能力 很多人学习生信分析，还没入门就放弃了，要么是觉得枯燥无味，要么是学了没成果，没有了再学下去的自信。 怎样让自己不断得到正反馈呢？蕞聪明地做法就是把自己扔进生信项目中，遇到问题解决问题！ 那么关键问题来了，生信小白如何才能加入一个适合自己的生信分析项目，并且有大佬手把手教你，这样的资源对很多人来说可遇不可求！ 其实大家可以把思路打开，身边没资源的，找指导机构也是很好的路，花点米就能链接上生信分析大佬。 纠正小白对生信分析的误区 作为医学生、生信分析小白，怎么开始学习呢？ ☐ 生信分析得懂编程，那要买一本厚厚的编程书，从头学到尾吗？ ☐ 然后再买一本生信入门专业书，按部就班开始学习？ 都不是！！ 说到底， 无论是生信分析还是R语言，本质都是工具。…
斯坦福大学医学院近日在pubmed发了一篇NHANES研究，发表在14分牛刊《Clinical and Molecular Hepatology》 ⭕️研究背景：非酒精性脂肪肝病（NAFLD）长期以来被认为是慢性肝病的主要原因，其发病率随着2型糖尿病和肥胖症的增加而上升。然而，多学会专家最近提出了一种新的术语和分类体系，将脂肪肝疾病（SLD）细分为代谢功能障碍相关脂肪肝病（MASLD）、代谢功能障碍与酒精相关脂肪肝病（MetALD）以及酒精相关肝病（ALD）。此外，COVID-19大流行期间，由于生活方式的改变、医疗资源的重新分配以及酒精消费的增加，SLD及其并发症的风险可能有所变化。因此，本研究旨在评估美国成年人中SLD及其亚类别的当前负担，并比较COVID-19前后时期纤维化和肝硬化的患病率。 ⭕️研究方法 1. 数据来源与处理： 2. 样本权重调整： 3. 基线特征比较： 4. 患病率估计： 5. 纤维化和肝硬化患病率： 6. 时间趋势分析： 7. 敏感性分析： ⭕️研究结果: 1、 SLD的整体年龄调整患病率为35.0%（95% CI: 33.4-36.7），相当于约7200万美国成年人。…
第一种：脾气巨差的护士 规培轮转，难免遇到脾气差的护士。上个月就遇到一个，平时其他护士找我帮忙打印我都会帮，大家都和和气气的。但是唯独这个护士，每次自己没查明白，上来就说我医嘱开错了。 面对这种人我尽量躲，但是实在躲不过，如果是我的问题我就憋着改正，如果不是我的问题，就直接凶回去。 第二种：沟通不明白的患者 对于那些我很尊重他，但是他极不尊重我，又沟通不明白的患者，我就会去找上级帮助，自己尽量远离他们，先保护好自己。 第三种：什么也不教的带教 这种遇上了，还真没法远离 如果能提前打个预防针想必会好很多。所以跟师兄师姐们学了一招——入科前打听：谁是科内「大神」。 第四种：凡是会耽误你毕业的人 规培会占据大量的时间，尤其是专硕，一共36个月，规培就需要33个月。 所以大家都是时间紧，任务艰巨，如果你不好好安排规培工作，多抽时间在学业上，那到后期毕业压力会很大！每年因不能平衡规培和科研，发不了小论文，导致延毕的人蛮多！ 规培期间把你该学的东西尽快学会，然后就要想办法挤时间搞论文，你的重心应该在科研上，多为自己积累SCI才是正事，不要傻乎乎地忙却弄不清自己的主线。 适合规培期间去做的科研，无非有Meta分析、生信分析、临床研究。生信分析要发一个好点的期刊，现在需要做点实验，不过也比较容易。 剩下Meta分析、临床研究（挖掘公共数据库），都无需做实验、无需收集数据，利用别人的数据发自己的文章。 看你的研究方向与导师要求，任意选择一种，认准之后冲就完事了，大概率会得到一篇符合要求的SCI。 一定要趁早发小论文！一定要趁早发小论文！ 不然你到研三的压力真的会特别大！（听劝啊！） 第一种：脾气巨差的护士 规培轮转，难免遇到脾气差的护士。上个月就遇到一个，平时其他护士找我帮忙打印我都会帮，大家都和气的。但是唯独这个护士，每次自己没查明白， 上来说我医嘱开错了。 面对这种人我尽量躲，但是实在躲不过，如果是我的问题我就懵着改正，如果不是我的问题，就直接凶回去。😓 第二种：沟通不明白的患者 与患者沟通是一个很复杂的工作，规培几个月后终于深刻体会到了，而且时常因为沟通不明白而内耗。 后来遇上认知和领会力很差的患者，我就先告诉患者让他们做什么，同时要做给患者看，让患者模仿我的动作行为。 对于那些我很尊重他，但是他极不尊重我，又沟通不明白的患者，我就会去找上级帮助，自己尽量远离他们，先保护好自己。不知道大家是怎么处理的？…
今天要给大家分享一下发文利器——MIMIC数据库的数据方向 如果说⭕你没有临床数据没有实验条件 如果说⭕你是重症/外科/急诊这些方向 那这个数据库你一定要知道！ MIMIC数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医疗公司共同建立。 是一个【公开免费】且【数据都经过脱敏处理】的权威数据库，现在已经发文无数，那很多小伙伴不知道自己的研究方向能不能做，我们就来看看有哪些数据👇 MIMIC数据库几乎覆盖了所有科室的重症数据，例如： ✅重急症（脓毒症、急性肾损伤） ✅心血管疾病（心梗、冠心病、心房颤动、心衰、高血压） ✅呼吸系统（COPD慢性阻塞性肺疾病、肺栓塞、肺炎、ARDS、呼吸衰竭） ✅消化系统（胰腺炎、肝炎、胃炎） ✅神经系统（脑梗塞、脑出血、痴呆、缺血性脑卒中） ✅内分泌（糖尿病、痛风） ✅泌尿系统（肾炎、慢性肾脏疾病） ✅风湿免疫疾病（系统性红斑狼疮） ✅血液系统（淋巴癌、白血病） ✅其他（骨折等） 今天的学员案例就是挖掘的MIMIC数据库成功发文，一起来看看吧~ 接收期刊：Scientific Reports 📉IF=3.8；中科院2区SCI…
和之前推荐的NHANES数据库不同的是，本期的SEER数据库更适合做重症研究，近些年来非常受国人研究者的喜爱，就连院士们也在用这个数据库发文章哦~~ SEER数据库，是由美国国立癌症研究所，于1973年创建的美国人群癌症数据库，记录了大约35％美国人口的癌症诊断、治疗和生存数据。数据信息涵盖了患者的注册编号、人口学特征、原发病灶部位、肿瘤尺寸、肿瘤编码、治疗方案、死亡原因等等。 在Pubmed上搜索 [SEER] 主题文章，可以发现，相关文献的发表数量呈逐年上涨趋势，国人发表数量的占比在2022年达到了惊人的66.69%。在发表的国家里，中国排名第一，是第三名加拿大发表数量的近10倍，足以可见用SEER数据库发文有多受国人喜爱了。 1️⃣SEER数据库基本挖掘步骤，全程免费，申请后可以直接下载。 2️⃣如何基于SEER数据库选题？ （1）研究主题的创新：可通过一些很细微的转换或改变进行创新。 （2）统计学游戏：基于统计学手段，进行一些花哨的拼贴，然后做成各种套路。 如果你也想在2025年学习SEER数据库挖掘，并发表一篇SCI，我们光速医学专业团队可以一对一教学你发表，从0开始协助你选题，确认选题后再开展教学！ 1 什么是SEER数据库？ 美国国立癌症研究所数据库，简称SEER数据库，该数据库记录了美国部分州上百万名恶性肿瘤患者的发病率、 死亡率和患病情况等信息。数据免费开放，全球肿瘤研究者均可以通过申请获取部分数据。 2 有哪些数据？ 数据库所涉及的肿瘤被划分为9类：乳腺肿瘤、结肠与直肠肿瘤、其他消化系统肿瘤、女性生殖系统肿瘤、 淋巴系统肿瘤与血液系统肿瘤、男性生殖肿瘤、呼吸系统肿瘤、泌尿系统肿瘤及其他尚未确定的类。 记录包括患者注册编号、个人信息、原发肿瘤部位、肿瘤形态和尺寸、部分免疫组织化、诊断阶段、治疗方案、 生存状态随访和死亡原因等临床回顾性数据。 3 如何获取数据？ 一般第二天，就会收到 SEER 的回信，会给到确认姓名和邮箱以及…
进度汇报：完成写作+投稿前准备 昨天已经完成了写作的方法和结果部分啦！ 今天刚好是周末， 打算一鼓作气完成剩下的部分！ 根据前期的NHANES或者GBD的挑战， 大家会发现我们写作的时间都不是特别长， 因为写作其实是坠简单的， 根据我们的“框架写作法”， 任何类型的文章都可以拿下！ 在写作前，我已经大量精读了类似的文章， 对整个行文逻辑有了大致的了解后， 才开始动的手， 今天的任务量还是很重滴！ 需要完成引言、讨论、摘要等部分， 然后翻译、润色， 补充模块化语句， 以及根据目标期刊的投稿要求调整内容！ 意料之内～ 这次也在2天之内写完了初稿！ 将所有准备好的内容发给导师看过后， 就准备投稿咯！ 光速完成一篇脂质体组学孟德尔随机化，挑战成功！！！