公开数据库的挖掘太火热了 其中GBD数据库的挖掘又十分的火爆 那我就来挑战一篇GBD、一篇关于趋势性分析的GBD GBD数据库挖掘是目前的四大刊常客 经常出现在顶级期刊上面 这个数据库亮点就是：可视化 统计学简单、而数据可视化才是关键 自从上次挑战GBD数据库后 我通过检索又发现新增了很多篇文献 共同探索、共同进步，希望能增加几篇、也期待有所突破！ 这次我挑战的是全球疾病负担的趋势性分析（trend analysis） 重点是分析DALYs、发病率、患病率这些指标的变化趋势 分析过程中会用到Jointpoint软件 首先确定目标期刊 在检索文献的过程中，发现许多常见的疾病已有研究 经过深思熟虑过后终于确定给了方向 最终，我确定了一个相对来说不那么热门的疾病（也不限定领域了，哈哈） 我选择了BMC cancer作为我的目标期刊 虽然他属于肿瘤学领域2区期刊 但是之前BMC期刊的严谨性给我留下了深刻的印象 目标文献选的是2024年最新发表的文献（DOI: 10.1186/s12885-024-12480-7） 我们将使用最近2021年更新后的数据进行分析…
Meta分析作为一种文献二次研究，选题是非常重要的一环，那么我们应该如何进行Meta选题呢❓ 给大家总结几种方法👇 一、从临床实践出发 循证研究实践的最终目的是解决患者存在的问题，因此，我们可以迫切需要被解决的临床问题。 例如：观察到不同降压药物对高血压患者的疗效存在差异。可以进行Meta分析，对比不同降压药物在降低血压、减少心血管事件等方面的效果，为高血压患者提供更合理的用药建议。 二、结合文献阅读与专业思考 结构化与具体化问题：一个好的临床问题并不一定都是好的循证医学问题。循证医学问题需要在临床问题的基础上进一步提炼，将其具体化和结构化。例如，将宽泛的“脑卒中偏瘫患者功能锻炼方案”转化为具体的“虚拟情景互动训练是否可以改善脑卒中患者上肢运动功能”。 争议性选题：如果已有文献对某项干预措施的效果存在争议，即有的文献表明有用，有的则表明无用，那么该选题适合进行Meta分析，以合并所有原始研究的结果，得出最终结论。 三、利用PICOS原则选题 PICOS原则包括患者（Population）、干预（Intervention）、对照（Comparison）、结局（Outcome）和研究设计类型（Study design）。通过明确这五个要素，可以构建文献检索策略，了解有多少篇相关研究报道了感兴趣的结局，以及当前是否有Meta分析发表。 前瞻性选题：先构建PICOS五要素，再通过文献检索验证选题是否符合Meta分析选题的原则（如合理性、科学性、争议性、创新性）。 回顾性选题：从已有的PICOS中加以修改，获得创新性，变成新的选题。 o(*￣▽￣*)ブ一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：World Neurosurgery 📉IF=1.9；中科院4区SCI 📍发文方法：Meta分析 🔬研究方向：【神经病学方向】
👩⚕️做医生太难了，做一个好医生的代价太大了。 医生学习周期很长，要经历至少十年的专业学习才有做医生的资格，进阶之路也非常艰难，医生没有节假日都是常规操作。 在这种生存环境下，普通家庭出身医生的处境只会更加困难，医生起步初期并没有常人眼中的高收入，普通背景的医生要在医疗资源不强社会资源不足的前提下与别人在同样的赛道下赛跑，同时还要面对家庭经济压力。 👉但是身为一个普通家庭出身的女生，做医生已经是我平凡的认知里比较好的一条出路了，我一定要往死里努力，给自己这一路的颠沛流离画上一个完美的句号。 静下心来仔细想想，做医生无非就来两件事，临床和科研。前期以临床为主，高超的临床技术时在医院立足的资本，后期偏向科研，过硬的科研实力是晋升的竞争保障。 💥重点一：强临床 🟡重点关注临床思维和临床技能这两个方面。 🟡临床思维是指导医生诊断和治疗患者的行为逻辑，往往是在一些不经意的学习瞬间成长起来的。 🟡提升临床技能最好的办法不是别的，就是多练。 💥重点二：搞科研 🟡在前期可以先从简单的科研入手重点培养科研思维和科研技能，多读文献、及时整理研究热点是提高科研能力的基本操作。 🟡关键还是要多实践多发，一方面提高自己的SCI写作水平，另一方面多写才有机会多发。 🟡影响医生搞研究的主要原因还是空闲时间太少了，但也不是没有应对措施。 👉可以搞不需要做实验就能发SCI的科研，比如meta分析。简单来说meta分析就是对已发表文献的二次分析，可以简单的理解为它就是收集数据、分析数据、然后撰写报告。 💥发meta的关键在选题，而医生有先天的选题优势。医生可以从临床实践中发现问题、提出问题，并利用自己的专业知识和经验开展研究。 张雪峰说，医学这个专业投资时间周期非常长，家庭要是没有长期投入的心理准备，不要报医学。如果家里条件一般的话，真的不建议，它跟学费没关系……如果这个分数上到本博，可能会选，但是如果上不到本博的话，我一定不会去学医。 确实，现在一打开小红书，说到学医，基本都是劝退贴。不过这东西见仁见智，我始终还是认为医学行业没有到无路可退的地步，至少比起其他很多行业，医学已经算是前途光明。不管你是什么原因想学医，或者刚踏上这条漫长的求学路有诸多迷茫，我欣乐意告诉你一些方法。 1 临床基础知识学习篇 💡 看外文教材。平时我们看的都是中文教材，尤其是人卫、高教、人民军医出版社出版的一些专业书，大家应该都有体会，字是真的多，记忆要求也很大。在学有余力时，我们可以去接触一些外文教材，你会发现中西方教学方法的不同，特别是图解，外文教材简明清晰，对于记忆非常有帮助，比如解剖学的奈特图谱。 💡 地基打牢，把基础知识吃透。研究基础课程很有必要，比如局部解剖学，有人认为局部解剖学已经发展了几百年，对于它的了解已经很透彻，无需再去深究。但是，就是这样的情况下还是有人可以创新，可以利用这些“老知识”。我在实习的时候，有个医生提出肌膜层次的腹腔手术（具体蛮复杂的），就是利用基础知识实现了创新。所以，医学生的基础课程很重要，反复刷多少遍都不嫌多，即使上班后也应该再看看。 2 刻意培养临床思维…
这篇文章很有意思，纳入了观察性研究以及RCT，全程规范标准，值得学习！ ⭕️期刊：Alzheimer’s Research & Therapy，IF8.0，中科院1区 ⭕️研究背景：糖尿病，尤其是2型糖尿病（T2D），与痴呆症风险增加有关。抗糖尿病药物对降低痴呆症风险的效果尚不明确。为了评估不同抗糖尿病药物对痴呆症风险的影响，研究人员进行了网状Meta分析，比较了多种抗糖尿病药物在预防或减少痴呆症、阿尔茨海默病和血管性痴呆风险中的效果。研究旨在确定哪些抗糖尿病药物可能最有效地降低这些神经退行性疾病的风险，并为临床实践提供指导。 ⭕️研究方法 ⭕️研究结果： 痴呆症：相比非使用者，SGLT-2抑制剂(SGLT-2i)、GLP-1受体激动剂(GLP-1RA)、噻唑烷二酮类(TZD)和二甲双胍(Metformin)与较低的痴呆症风险相关。SUCRA评价显示，SGLT-2i (SUCRA: 94.5, 平均排名: 1.5) 和 GLP-1RA (SUCRA: 92.1, 平均排名: 1.8) 是最佳选择。 阿尔茨海默病：SGLT-2i (SUCRA: 94.9, 平均排名: 1.4)…
完成挑战！ 进度汇报：全文框架写作法写作+投稿准备（翻译+润色+选刊） 本次的主要内容是完成写作和进行投稿 写作真的是最简单的部分 在选题确定后实际上我就在写材料的内容 这部分内容基本是一样的 和MR一样可能不一样的也就是GWAS的来源 利用GBD数据库进行挖掘的方法学同样类似 “框架写作法”进行写作，2天时间戳戳有余 1天时间完成初稿、添加文献、模板化内容写作 1天时间进行润色、投稿 文章都是靠时间堆积出来的，科研都是靠时间堆积起来的 在上班期间可以挤出一些小时间完善这部分的工作完全OK 写是写完了，给再仔细琢磨琢磨，给大boss看看 如果没有大问题近期就按照目标期刊的要求去投稿啦 简单总结一下本次GBD的挑战： 从GBD数据库下载某个疾病的相关数据 通过代码跑出相关图片、表格进行不同层面的可视化展示 第1天：设定目标 第2-3天：深入明确选题可行性 第4-5天：跑代码+出图片 第6-7天：写作+等待投稿 总之，思路是简单而且清晰的 明确选题+数据下载+核心代码就能轻松实现高分文章 如果选择的那个疾病没有被别人写过…
NHANES的热度一直都很高，今年更是炸裂，人人人人人人都在发！看看吧，南充身心医院近期上线一篇1区NHANES。 ⭕️期刊：Translational Psychiatry，IF5.8，中科院1区Top ⭕️研究背景：抑郁症是一种常见的心理健康问题，尤其在老年人群中，全球患病率约为28.4%。抑郁症不仅影响患者的生活质量，还与心血管疾病和全因死亡率增加有关。Klotho基因编码的α-klotho蛋白具有抗氧化、抗凋亡、抑制炎症和纤维化的作用，其血清水平与老年人群的全因死亡风险呈负相关。先前的研究表明，α-klotho水平与抑郁症及死亡率之间存在关联，但关于α-klotho对抑郁成年人全因和心血管死亡率的独立预测价值的研究较少。因此，本研究旨在探讨美国中老年人群中α-klotho水平与抑郁症患者的全因和心血管死亡率之间的关系。 ⭕️研究方法（字数有限，详见图2） ⭕️研究结果：研究发现，ln转换后的α-klotho水平与全因死亡率之间存在“L型”非线性关系，阈值为6.53 ln(pg/ml)。低于该阈值时，α-klotho水平与全因死亡率呈显著负相关（调整后的HR 0.33, 95% CI=0.19–0.56），而高于阈值时则无显著关联（调整后的HR 1.41, 95% CI=0.84–2.36）。心血管死亡率与α-klotho水平之间未发现显著关联。亚组分析显示，这种关联在不同性别、年龄、BMI、种族和抑郁症症状严重程度的亚组中保持一致。 ⭕️文章总结：本研究基于NHANES数据，探讨了美国中老年人群中α-klotho水平与抑郁症患者的全因和心血管死亡率之间的关系。结果显示，ln转换后的α-klotho水平与全因死亡率之间存在“L型”非线性关系，阈值为6.53 ln(pg/ml)。低于该阈值时，α-klotho水平较低的个体全因死亡风险显著增加；而在阈值以上，α-klotho水平与全因死亡率无显著关联。心血管死亡率与α-klotho水平之间未发现显著关联。亚组分析表明，这一关联在不同性别、年龄、BMI、种族和抑郁症症状严重程度的亚组中保持一致。这些发现提示，α-klotho水平可能是识别高危患者的重要生物标志物，有助于制定预防策略，提高生存率。
如果你在临床，单位有临床数据，那千万别浪费，今天总结了一些判断自己临床数据能否做研究的方法，一起来看看👇 一、数据的完整性和准确性 完整性：确保数据涵盖了研究对象的全部信息，不存在遗漏或缺失。 准确性：数据的准确性是评价数据质量的重要标准之一。可以通过内部一致性、逻辑性和与现实情况的一致性等方面来评价数据的准确性。 二、数据的来源和性质 来源可靠性：确认数据的来源是否可靠，如是否来自正规的临床试验、临床观察或医疗记录等。 性质适用性：根据研究目的，判断数据的性质是否适用。例如，医疗记录数据主要反映了患者的临床情况和治疗效果，适用于回顾性研究。 三、数据的样本量和代表性 样本量：样本量越大，数据的可信度通常越高。因此，需要评估手头的数据样本量是否足够大，以支持研究的结论。 代表性：确保数据样本具有代表性，能够反映目标人群的整体特征。如果数据样本存在偏差或选择性问题，那么研究结论的可靠性将受到影响。 四、数据的合规性和伦理性 合规性：确保数据的收集、处理和使用符合相关法律法规和伦理要求。例如，需要获得患者的知情同意，并遵守数据保护和隐私法规。 伦理性：在利用临床数据进行研究时，应尊重患者的隐私权和自主权，避免对患者造成不必要的伤害或不适。 五、数据的分析和解释能力 分析方法：选择合适的数据分析方法，如描述性统计、推论性统计、相关性分析等，以揭示数据中的规律和趋势。 解释能力：评估数据是否具有足够的解释能力，即能否为研究问题提供有意义的答案或见解。如果数据过于简单或缺乏足够的变异性，那么可能无法得出有价值的研究结论。 今天的学员案例就是使用自己临床数据做的研究，成功发表，一起来看看吧~ 接收期刊：PLoS One 📉IF=2.9；中科院3区SCI 📍发文方法：基于自己数据的临床研究 🔬研究方向：【肿瘤方向】
你以为身边人在玩手机？其实都在悄悄咪咪用医学生专属的隐藏功能！ 1️⃣PubmedPro ✔满足医学人随时随地检索文献的小程序。 🟢支持中英双语关键词检索，检索成功后，跟在PubMed官网上看到的信息是一致的。显示标题、摘要、影响因子以及作者信息、期刊信息。 有的文献会有绿色的免费全文按钮，就能一键查看文献的PDF，也可以直接下载到本地，简直不要太方便！ 点击右上角按钮，中英版本随时切换！ 2️⃣Xmol论文助手 ✔覆盖全学科的文献检索小程序，涵盖了上万本期刊和上亿篇论文。 🟢可以直接打开小程序，输入标题和关键词检索。中英模式随时切换，感兴趣的文献添加到拷贝列表，OA绿色开源文献，可直接免费查看全文。 支持分享，发给你的朋友，交流起来更方便。 3️⃣Aminer ✔最新文献跟踪神器 🟢输入关键词，订阅感兴趣的领域和作者后，科研领域最新文献动态，及时推送到你手中！方便快捷掌握最新消息，打破信息差。 不想被打扰时，也可以换邮箱给你发送，可以抽时间统一查看。 4️⃣文献单词我爱记 ✔正如它的名字，是一款超级好用的文献单词记忆工具。 🟢你可以在首页选择要背的单词本，可以是来自Nature，Science，Cell的，也可以是CNS高频词汇，也可以是针对肿瘤，心血管，眼科等专业的期刊单词。页面超级简单，只有记单词，没有过多花里胡哨的东西。除了提供音标，读音，解释，也提供了这个单词的在文献中的例句，告诉你这个单词再文献里，是怎么用的。是我在碎片化时间里，打开最多的小程序！不知不觉记住很多单词。 5️⃣知于行学习 ✔海量精美医学笔记+思维导图 🟢在频道里选择医学，里面有临床、口腔、检验等各专业的高清思维导图和笔记，梳理知识框架，了解重难点，加快复习效率，提高复习质量。适用于期末考前突击、考研复习。还可以关注喜欢的作者，查看他的所有笔记。超多笔记都是免费的，有的需要付费购买，不过价格也很香！
医学科研er们，现在生信分析热点方向，2025可能还会持续是热点： 肠道菌群分析：健康研究的热点之一 肠道菌群作为人体微生态系统的重要组成部分，近年来成为了健康研究的热门话题。 肠道菌群失衡与多种疾病的发生密切相关，生信技术可以帮助我们深入分析肠道菌群的结构与功能，揭示其在代谢、免疫、神经等多方面的影响。通过肠道菌群的研究，或许能为疾病的早期诊断与个性化治疗提供新的方向。 分析思路：①研究菌群与疾病的关联性：找出健康对照组和疾病组，通过临床检测和组学分析，寻找疾病与健康组的差异菌群。考虑生活方式、饮食习惯、运动、生活环境等因素对肠道菌群的影响。 ②研究菌群与疾病因果关系：通过比较疾病不同进展期肠道菌群的构成变化，确定与疾病进展高度一致或相反的一种或几种目标菌，推测其促进或抑制了疾病的发生。 ③验证菌群与疾病因果关系：将患者和健康人群的类菌移植到无菌小鼠中，观察患者菌群是否能促进小鼠疾病的发生和发展，研究小鼠菌群的改变以及菌群对其疾病的作用。 ④验证致病菌或有益菌的功能及疾病机制研究：利用动物实验对关键菌进行验证，综合分析临床指标结合组学结果，探讨该菌影响肠道菌群致病或改善疾病的机制。 ⑤疾病干预、诊断、分型研究：通过比较健康对照组、疾病组及疾病干预组菌群和代谢物组成的差异，验证干预手段是否是通过改变菌群来提高疗效。通过生信和统计分析方法建立疾病预测模型，研究预测模型和传统疾病诊断方法对疾病的诊断效果，确定最佳诊断疾病的菌群/代谢物标志物。 DNA甲基化是表观遗传学的重要一环，涉及到基因的开启和关闭。近年来，甲基化研究迅速崛起，发表文献数量取得了显著进展，帮助研究人员揭示了疾病发生的分子机制。 甲基化研究不仅为疾病早期诊断提供了可能，还为靶向治疗的研发带来了新的机遇。 不同患者的疾病亚型可能会表现出不同的临床特征和预后情况。通过分型预后分析，结合基因组学、转录组学等数据，研究者可以根据患者的特定分型，为其提供更加个性化的治疗方案。这一方向在癌症、心血管疾病等多个领域得到了广泛应用。 推荐文献生信分析+机器学习文献： 文章亮点：① 本研究首次综合运用生物信息学分析和机器学习技术，系统性揭示了昼夜节律基因（CRGs）在黑色素瘤中的作用，并探讨了这些基因与黑色素瘤的诊断和预后关系，为黑色素瘤的早期识别和个性化治疗提供了新的视角。 ② 研究团队通过分析公开数据库中的黑色素瘤和正常皮肤数据，结合差异表达分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）和功能富集分析，筛选出了与黑色素瘤密切相关的125个昼夜节律基因，并从多个维度评估了其在黑色素瘤发生中的潜在机制。 ③ 基于关键CRGs，研究构建了一个精准的预后风险评估模型和列线图，能够有效预测黑色素瘤患者的生存期，为临床个性化预后评估提供了新的工具和参考。 乳酸化作为一种新的表观修饰，在细胞代谢、应激反应等过程中起着重要作用。与之相关的双硫死亡（ferroptosis）是一种新发现的细胞死亡方式，正在成为癌症研究的热点。 通过研究乳酸化和双硫死亡机制，科研人员不仅能加深对细胞死亡过程的理解，还能为癌症、神经退行性疾病等的治疗提供新的靶点。 铜死亡（cuproptosis）是近年来发现的一种新型细胞死亡方式，其机制涉及铜离子调节导致细胞内蛋白质聚集，与多种疾病的发生，包括肿瘤和神经系统疾病息息相关。 这个新兴的研究方向为我们提供了更多的疾病治疗靶点，可能会成为未来生物医学研究的重要课题。 线粒体不仅是细胞的能量工厂，它的功能障碍与多种疾病密切相关。近年来，研究者越来越关注线粒体在肿瘤、心血管疾病、神经退行性疾病等中的作用。通过深入分析线粒体的功能和调控机制，或许能为这些疾病提供新的治疗思路。 免疫系统的失调与多种疾病密切相关，尤其是在癌症、感染、免疫性疾病等方面。生信技术在免疫组学中的应用，帮助研究人员揭示免疫反应的机制，探索新的免疫靶点。免疫检查点抑制剂、CAR-T细胞治疗等新型免疫疗法正在改变疾病治疗的格局。…
1️⃣365天没有假期，反人性工作时间 朋友入职了某三甲医院呼吸内科，每天必须去医院，每周组织一次学习讨论会，会议都是凌晨1点结束，还要求必须每天参加院内晨会，科室每周两次学术会议，院内时不时还有其他会议。😱 2️⃣拿绩效压人的领导 值夜班的时候被患者说眼睛小，与患者理论了几句，就这样你一句我一句吵了会，也没惹出什么事。 科里的副主任知道了直接扣20%的月绩效。😥 3️⃣被人推出去当出头鸟 领导在说某项工作时，大家都没人出面，你的同事却在领导面前一个劲儿夸赞你，说你在某方面的能力是科室蕞强的，这项工作也只有你能做好。这时你骑虎难下，只有被迫接受棘手的工作。 4️⃣拖欠各种文书，最后疯狂加班 像门诊病历、入院病历、首次病程、上级医师查房记录、医患沟通、授权书、危重通知书，出院记录等等文书，当天当时有事耽搁没有完成，就堆到了第二天，关键是第二天也没有处理完，就这样日积月累。 5️⃣职场小白，揽下科室所有工作 刚进科室的时候，还是一个小白，基本成为了科室医生们的“助理”，大病历确认以及医患沟通签字，贴全科化验单、通知病人到办公室…… 6️⃣所有时间精力都耗在临床上，无暇顾及科研 经常有临床医生诉苦，感觉工作压力很大，但是工资却一直在“原地打转”。 坦白说，临床80%的工作都是重复的，就算你再干十年，也不会有质的提升，因为你能接触的病人有限。 要想进一步提升临床技能，你得先取得能做高难度手术的入场资格，有了资格，才能有练手的平台。 对没背景的普通医生而言，能帮助你获得入场资格的垫脚石无疑是科研！ 道理很多医生都明白，但是人要工作要领工资，不是靠光合作用活着的，科研对临床小医生来说确实是要牺牲自己的休息时间来专研。 都是这么过来的，也能理解大家的处境，所以我们得去找适合临床医生发文章的方法。 比如有个前辈给我推荐的挖掘临床公共数据库！ 🚩SEER，适合癌症； 🚩NHANES，适合全科； 🚩MIMIC，适合重症； 🚩GBD，适合全科 数据库的数据海量，有的还在不断更新，给我们医学生/医生提供了很多的发文机会。 但是每个数据库有它自己的花期，一旦过了热度，可能审稿人就没那么青睐了！所以想要学习的伙伴，直接冲，犹犹豫豫耽搁了最佳时机，就又错过了发表的机会，毕竟学还要时间对吧！…