很多医学生问Meta分析要怎么学？结合自己从小白到6篇SCI的经验，总结了6个入门步骤，这就是我小白逆袭的路线！ 1️⃣真正理解Meta分析是什么？医学生为什么学？ Meta分析是一种统计方法，它本身没有“高低贵贱”之分，网上所谓Meta分析烂大街，说的是选题不好、纳入文献质量差的低质Meta。但凡你去看一下顶刊上的Meta，就知道“Meta分析质量差”的言论不攻自破。 学习Meta分析不仅仅是帮助你快速发表一篇SCI，你要掌握的是整个科研过程，为你将来科研工作筑基。 2️⃣学习Meta分析范文，知Meta分析全貌 在不影响理解的前提下，把看不懂的地方先标记，随后再去找资料。将文献通读几遍后，你大概能理清楚Meta分析的整体流程。（见封面图） 3️⃣通过经典教材理解细节 通过学习范文，可以对Meta分析有整体的认识，但还有很多疑点，这时候我们可以看经典教材。 1 、《Cochrane handbook》 2 、《Meta分析导论》 3、 《实用循证医学方法学·第二版》 4️⃣还原Meta分析范文 从头到尾把一篇Meta分析文献还原出来，把文献检索、文献筛选、提取数据、质量评价、森林图、亚组分析、发表偏倚检验等内容都做一遍。 5️⃣撰写Meta分析报告 6️⃣更省心高效的学习方式：找个老师一对一指导你！ 如果你学习能力很强，自律性也高，可以按照前面的方法自学。这也是我自学的路径，当时身边没有什么学习资源，没有人可以请教。所有事情都要自己去琢磨。 这样学习有利也有弊，好处是学得比较深刻，坏处就是学习周期太长，很容易放弃，效率太低。 时间成本就是蕞大的成本呀！ 一次性讲清楚Meta分析 很多人问Meta分析要怎么学？结合自己从小白到6篇SCI的经验，总结了6个入门步骤，这就是我小白逆袭的路线！ 1.…
哈喽，这里是小光，继续带着大家读值得读的临床研究文献。 最近我读了一篇横断面研究文章，题为《Sleep and CKD in Chinese Adults: A Cross-Sectional Study》。 虽然文章一开始看起来平淡无奇，但仔细阅读后发现其中有很多值得学习和借鉴的地方。 横断面研究具有研究周期短、数据收集方便等优势，非常适合科研初学者入手。但由于其研究证据级别较低，难以发表高分期刊。那么这篇文章为什么能够发表在高分期刊呢？ 这篇文章研究的内容是在中国成年人中探讨睡眠和慢性肾病之间的关系，通过PICOS原则可以初步了解研究的大概内容。如果你也有横断面数据需要分析，那么阅读本文将会给你提供一些启示。 横断面研究不一定非要单独开展，也可以利用队列研究中的横断面数据。 在收集数据时，暴露因素尽可能从多维度进行评估，这样在分析时会比较充分。 结局变量若为是否患病，不仅可以从患病状态来进行分析，还可以定义患病前高危人群，以及从生化指标的角度来进行分析。 使用趋势性检验，将连续性变量转换为分类变量，更容易出阳性结果。 做些补充分析放在论文的附表里，使文章更有说服力。 感兴趣的同学可以下载原文来阅读！！值得精读！！ 最后，如果你想高效发表一篇医学SCI，不做实验，不收集数据，墙裂建议你了解了解挖掘临床公共数据库，用别人的数据发自己的文章，真的是一个性价比很高的发文方式。 像SEER、NHANES、MIMIC、GBD这些数据库，有海量数据可供选择，总有一个适合你的科室！ 最近我读了一篇横断面研究文章，题为《Sleep and CKD in…
国家数字图书馆 国家数字图书馆，是一个强大的国字号应用，是由国家总书库、书目中心古籍保护中心联合推出的线上图书应用。 作为国字号应用，资源丰富，运行稳定是它的招牌，里面有海量文字类书籍、音频类书籍、视频等丰富的资源。 中国大学MOOC 在医学与保健栏，包含基础医学、临床医学、公共卫生、口腔医学、药学、护理学、老年医学、儿科学、妇产科学等课程资源。 学习强国 打开学习强国网站有一个【学习慕课】入口，找到【医学】。 🏆这些课程都是联合各大医学院和医学教育机构共同打造，质量有保障，且免费没有广告。包含基础医学、临床医学、儿科学、医学统计等课程，类型丰富！ 医学人自己的慕课——人卫慕课 看到人卫这两个字，应该就知道这个网站的分量了。包含临床、护理、基础医学、中医……分类更加细致，专业性更加适用于医学专业的学生！ 国家自然大数据知识管理服务门户 如何查询和下载别人的国自然科学基金项目？ 这个靠谱的网站——国家自然大数据知识管理服务门户，一定要收好，该网站提供科学基金资助项目、结题项目、项目成果的检索和统计、项目结题报告全文和项目成果全文的浏览、相关知识发现和学术关系检索等，方便易用！ 🟢 国家数字图书馆 说到电子图书下载网站，你会想到什么？ 不出意外，我猜你一定会说Zlibrary，这个网站大家都在推荐也确实很好用，但是由于版权问题，它经常被封杀，出现无法访问的情况。 今天给大家推荐一个永远不会被封杀、国家出品的神器——国家数字图书馆。 国家数字图书馆，是一个强大的国字号应用，是由国家总书库、书目中心古籍保护中心联合推出的线上图书应用。 作为国字号应用，资源丰富，运行稳定是它的招牌，里面有海量文字类书籍、音频类书籍、视频等丰富的资源。 🟢 中国大学MOOC 中国大学MOOC（慕课）汇集中国知名高校的MOOC（慕课）课程。权威出品，没有广告海量免费学习网课，可以听网课提升自己的薄弱项目。 在医学与保健栏，包含基础医学、临床医学、公共卫生、口腔医学、药学、护理学、老年医学、儿科学、妇产科学等课程资源。 🟢…
Day 6-7 ：咱们要搞定写作和投稿 这是我们得最后冲刺阶段–写作！ 是不是很多小伙伴拿到结果后， 不知道怎么动笔，不知道怎么写作 尤其是那个“讨论”部分，简直是无从下手。 但其实吧，写作这事儿， 说简单也简单，就是个码字的活儿。 一篇文章，撑死了8000字，就算得熬夜也得把它码完。 关键是怎么写得又快又好呢？ 怎么写的快？–我们有AIGC的解决方法 怎么写得好？–模仿目标文献 所以有了核心结果，咱们就得赶紧写。 AIGC工具，这可是我独家总结的颠覆性写作秘籍。 数据处理的时候，方法部分和结果部分其实已经差不多了， 所以这两天咱们就专心搞定讨论、背景和那些套路化的内容。 其实写多了也就那样 主要还是结果有没有意义 写作完成之后，就得根据目标杂志的要求来整理投稿， 比如调整图片格式、文章结构啥的 满足期刊的形式要求嘛 咱们的PROSPERO注册号一下来，就立马进行投稿。 高效、高质量、速度快，这就是发文的秘诀。 有目标，最后都会变成成功的兴奋剂。…
今年Meta分析发表量已达到3.6w篇+，实时数据已经超过了去年全年，Meta分析在国际上还是够顶的！近期天津医科大团队发表一篇中科院1区14.3分的Meta，一起看看思路吧！ 期刊：Journal of Infection，IF14.3 ⭕️研究背景：原发性肝癌（PLC）是全球第六大常见的癌症类型，也是癌症死亡的第三大原因。2020年全球新发病例约为90.6万例，死亡83万例。中国作为PLC发病率最高的国家之一，有约47.86%的新发病例。慢性乙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV）感染是导致肝细胞癌（HCC）的主要风险因素，尤其在东亚、东南亚和北非等地区。尽管中国已采取措施控制这两种病毒感染，但关于HBV和HCV在中国PLC患者中的具体流行情况仍缺乏全面的数据。 ⭕️研究方法 1. 研究注册与报告规范 2. 文献检索策略 3. 纳入与排除标准 4. 文献筛选与质量评估 5. 数据提取 6. 数据分析 7. 结果报告 ⭕️研究结果：HBV感染率：在92,180名PLC患者中，HBV的总体血清阳性率为75.09%（95% CI 73.12%-77.02），不同地区的HBV感染率存在显著差异。南部地区的HBV感染率最高（80.61%），而西北地区最低（65.27%）。随着时间推移，HBV感染率逐渐上升，尤其在2010年之前，之后略有下降。 HCV感染率：在54,570名PLC患者中，HCV的总体血清阳性率为11.82%（95% CI…
2025年想要学会生信分析的医学生/医生，先将这句话听进去： 不建议盲目开始学，生信分析不是学到极致，而是要会用，带着需求与目的去学，事半功倍。 我拿英语举例子更好理解，大家都要学英语，学习英语的目的是为了帮助我们更好交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚。 说到底，无论是生信分析还是R语言，本质都是和英语一样，是工具。 前者帮我们解决临床问题，后者帮我们实现分析。 🎯回到具体问题上来，首先是学什么？ 1️⃣翻一下你所在课题组几年之内发表过的文章，看看其中有没有涉及到生物信息的部分。如果有，那么这个方向说不定是你们课题组、以及你之后的课题会用到的。 2️⃣看看你研究领域的大佬，他们的文章是不是也有相关内容。有，则方向就有了。如果这些大佬们很少做相关课题，那么可能你这个领域涉及到生信比较少，也许不具备学习的意义。 🎯怎么学？ 1️⃣根据之前的文献调研，仔细阅读那些文献。对于临床医学而言，生物信息主要为其服务。那么，首先就要搞懂相关文献的结果如何说明问题，怎么说明问题。毕竟，医学的方向你很熟。 即便以后不学习生物信息，搞懂生信想说明的问题，也对你以后阅读文献、设计实验有帮助。 2️⃣质量高，作者nice的文献，一般都会挂出来原始数据和github上代码的链接。尝试复现该文献中生物信息的结果。顺利复现几篇文章后，就可以说是入门了。 3️⃣在自己的课题中，想想有没有相关的部分需要生物信息的支特。可以自己做，也可以直接交给测序公司。但是这其中的原理你要懂，具体的步骤、软件你要知道，毕竟这部分最终要写到科研文章中。 4️⃣多阅读相关文献，扩展视野，随时记录、思考有没有相关技术可以用到自己的课题中，相关技术的劣势是什么。持续保持接收新的生信信息，并且多多去实践各种生信分析方法。 但是如果你时间不充裕、学习能力一般、没有氛围就容易放弃，资金不是那么紧张的情况下，那还是建议你报一个性价比高的机构，专人指导你会更好。 时间成本其实是蕞大的成本！ 2025年想要学会生信分析的医学生/医生，先将这句话听进去： 不建议盲目开始学，生信分析不是学到极致，而是会用，带着需求与目的去学，事半功倍。 我拿英语举例子更好理解，大家都要学英语，学习英语的目的是为了帮助我们更好交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚。 说到底，无论是生信分析还是R语言，本质都是和英语一样，是工具。 前者帮我们解决临床问题，后者帮我们实现分析。你只需要挑选一个在工作上能用到的方向，有目的的学习即可。 💡 回到具体问题上来，首先是学什么？ 1️⃣ 翻一下你所在课题组几年之内发表过的文章，看看其中有没有涉及到生物信息的部分。如果有，那么这个方向说不定是你们课题组，以及你之后的课题会用到的。…
本人医学读研，一直被导师散养，没有周会，没有一周一次的PPT，从研一入校开始，从来没有人告诉我该干什么。 每一次见导师的时间至少间隔一两个月，还经常临时“请假”，给的课题也是大方向的，而且是基础研究。曾经我也迷茫了很久，摊上这样的导师该怎么办？ 后来才了解到，不是我一人被放养！读研被导师放养其实挺正常的，所以我们首先要放平心态，自己不要太过焦虑。有的导师就是很忙，不是不想管你，是真的无暇顾及你，我们唯一的办法就是靠！自！己！ 医学生如何靠自己顺利毕业？把我走过的路，分享给大家。 第一件事，明确毕业要求 ①毕业论文。主动去咨询高年级的师兄师姐，了解他们正在准备的毕业论文的类型，以及从什么时候就开始准备毕业论文，研究了哪些东西，了解这些信息是为了让你心里有一个清晰的概念：什么样类型的论文，做到什么程度可以用于毕业。 ②小论文。不同学校有不同的标准，可提前按照学校要求准备。如果你是专硕，大部分时间在规培，更要安排好科研的时间。 相比于基础实验，我选择了周期短，能快速发表SCI的临床研究（挖掘公共数据库），用别人的数据发自己的SCI，效率嘎嘎快！ 🎯宝藏数据库一：GBD （适合全科） 🎯宝藏数据库二：MIMIC （适合重症） 🎯宝藏数据库三：SEER（适合癌症） 🎯宝藏数据库四：NHANES（适合全科） 第二件事，心态要好，学会找外援 导师不管已成事实，这也不是你能控制的事，所以不要过度纠结，读研只是你人生中很小的一段经历，要积极面对研究生生活。 从另一个角度想，导师放养的同学有更多自由，时间也可以更好的灵活安排。 至于科研上的困扰，除了导师外，你也可以求助厉害的师兄师姐，与她们处好关系。而且，除了校内的教育资源，你还可以找校外的“导师”，比如医学SCI指导机构光速医学的老师。 你不知道挖掘哪个数据库合适，来光速医学后选题老师会与你充分沟通，了解你的需求与情况，共同确定一个可行的选题。 本人医学读研，一直被导师散养，没有周会，没有一次PPT，从研一入校开始，从来没有人告诉我该干什么。 每一次见导师的时间至少间隔一两个⽉，还经常临时“请假”，给的课题也是⼤⽅向的，⽽且是基础研究。曾经我也迷茫了很久，摊上这样的导师该怎么办？ 后来才了解到，不是我⼀⼈被放养！读研被导师放养其实挺正常的，所以我们首先要放平心态，⾃⼰不要太过焦虑。有的导师就是很忙，不是⽆⼼不想管你，是真的⽆暇顾及你，我们唯⼀的办法就是靠！⾃！⼰！ 医学生如何靠⾃⼰顺利毕业？把我走过的路，分享给大家。 第一件事，明确毕业要求 ①…
最近刷小红书看到这样一则帖子：医生不做科研会怎么样？ 高赞评论回复：会变成一个深受患者喜爱同时有好口碑的高年资主治医师。 对此我感受颇深！不说医生了，就拿专硕研究生来说，我自己身上很残酷的现实就是，硕士科室科主任的学生，临床摸鱼，不干活，值班卖掉，整天泡实验室，最后毕业发了几篇文章，在老板的介绍下去北京读博了。而那些在临床干死干活的人，钱没捞到，文章没发，别说读博了，工作都差点找不到。（别问，问就是科主任双标，一边让我们其他规培研究生好好干活，认真对待临床工作。一边让自己的学生脱产去做实验！） 规培之父刘进，说过一句心里话：我们要把最优的资源给医学科学家，用来搞科研转化。平庸的人就让他们做平庸的活。反正病人很多的，永远需要有人在临床线做干不完的工作。所以一定要尽早意识到，科研才是内卷最后的出路！ 对于临床医生而言，搞科研最大的困扰莫过于：自己想开展临床研究，却苦于手里没有数据；一个个自己收集整理病历数据，建立数据库的话，太费时间精力了。 很多小医院可能一年也攒不够三位数病人的疾病，其实这个时候完全可以借助一些外部数据库，比如 MIMIC 数据库！ 常见的MIMIC研究大致可以分为：观察性研究和预测模型两大类，其中较好的上手的是观察性研究，比较适合新手。做观察性研究，设计研究思路时，可以按研究人群、研究变量，研究结局，混杂因素和统计方法这几个方向进行考虑。 目前MIMIC 数据库总共发表了两千多篇文章，可以说正值风口，很多选题都能做。如果你不确定你的方向能不能做MIMIC数据库挖掘，可以🍎论区告诉我你的研究方向或者所在科室，聊一下。 临床专硕如何平衡临床和科研？ 1. 高效干好临床，节约时间做自己的事情。 在工作中培养自己的工作习惯，尽量让自己可以比别人更快地完成手上的事情，尽早下班去做自己的事情。例如，我一般在跟教授查完房以后，会把今天要做的事在一张A4纸上记录下来，每做完一件事，就会用笔划掉，这样在避免遗漏被遗漏的同时还能养成一种很有成效的感觉。其次，因为每天都有很多新病人入院，很多老病人出院，我会提前一天询问教授的安排，在出院前一天把出院记录和病历诊断书写好，提前打电话给新病人让他们第二天尽早来办理入院。往往一个上午不到我就可以把我的病人全部收治，下午没有事情的话，我有时候就不会去了，自己看看书或者学习一些科研技能。还有一个技巧，就是在询问病史的时候就把病案首页填写好，这对于后续整理病历是很能节约时间的。 此外，对于专硕而言，我们需要尽早明白一个问题，一个医生的核心竞争力是手术和科研，特别是外科。所以，尽可能的认真对待每一台手术，病历写的差点其实并不重要，上级也不会给你改，不要花费太多的时间在这上面。你的目标应该是尽可能掌握本专科的一些病种和手术操作，千万不要成为一个只会开医嘱和写病历的机器人，以后吃饭还得看手术做的好不好。去外面科室轮科，在做好自己的事情以后尽可能早点走，轻松的科室可以多摸摸鱼，留更多的时间给自己做自己的事。 2. 尽早把执业医师证拿到手，千万别挂了。 专硕一定要在第一年把执业医师证拿到手，千万别挂了，认真对待，一般都能过。关于三年级的规培结业考试，我想告诉大家，就趋势而言，规培结业考试越来越规范，难度在逐步加大，国家在提高做医生的门槛和要求。而且专硕的话，三年级还面临临毕业论文撰写、申请博士和找工作的问题，这需要对时间有很强的掌控力。所以往研一和研二的时候要多花时间做自己的事，提前达到毕业要求，发表论文才能让你更从容。 3. 尽早发表SCI或者中文核心，为毕业做准备。 专硕相对于学硕最大的区别在于专硕的时间基本上都在临床上，属于自己的时间很少，而且很多导师都是放养，完全不管，发论文真的是很个时候就需要找到一些方法，用巧劲。就我个人专硕的科研学习和身边的一些同学来看，专硕发SCI主要就是两条路： 所以我的几篇SCI都是做临床研究，不费事又出成果，以我的自己的MIMIC研究为例。👉 MIMIC数据库简介 MIMIC数据库包含了麻省理工贝斯以色列迪康医学中心重症监护室十几年来的真实医疗数据。数据量大、数据源质量好！…
Day 5主要任务：完成核心结果=图片+表格 前面和小伙伴一起做了大量的工作 彻夜难眠一起筛选文献 其实也不需要太多的技术含量 只是工作量有点儿大而已 但是，好在我们的目标文献筛选成功了 然后就是提取数据 模仿目标文献进行核心结果展示 图片和表格制作 其实就是网状meta里面最需要出现的结果 使用我们常用到的工具R、stata 把常见的Figure可视化呈现出来 Meta是只要确定了选题的新型性 就是别人没有做过就可以 那我们就完全可以去做 而且结果可以预期 投稿的杂志也可以预期 只要文献数目合适、纳入分析的数据提取合适 那基本这篇文章就结束了 这也是为什么我们会看到有很多的meta分析 有很多的网状meta分析大差不差 我们称之为模板文、套路文的原因 同一种类型的文章都是类似的 所以方法学的东西就是说只要想学就一定能掌握的…
Day 3-4：文献检索+文献筛选+文献获取 Meta分析到底在分析什么呢？ 系统评价又是在评价什么呢？ 说白了，就是把一堆研究的证据质量凑一块儿，再看看这堆东西合在一起靠不靠谱。 不同的研究，证据质量肯定参差不齐， 但咱们把它们一综合，就能瞧出结论是不是站得住脚，大家说法一致不一致。 那这些证据质量都是从哪儿来的呢？ 当然是那些已经发表的论文里头。 既然咱们是从别人的文献里面找内容， 那文献检索就是头等大事。 检索的数据库很多， 怎么找准目标？ 怎么搜得全？ 这是咱们做meta分析的重中之重。 毕竟，工欲善其事必先利其器 只有搜全了，分析才能到位； 只有佐料齐全，才能做出一顿好饭。 不同的数据库收录的论文多多少少有点差异 所以咱们得在好几个数据库里头搜。 每个数据库都有自己的文献储存策略， 检索策略也得跟着变。 常去的数据库有Pubmed、WOS、Embase这些。 那咱们怎么定检索策略呢？ P…