NHANES、MIMIC、GBD已更新，大家如有需要请移步主页，今天为大家带来的是国产、认可度极高、发展潜力极大的CHARLS数据库的研究思路分享。 套路 1：生活方式和中介分析 套路精髓：生活方式（包括运动、吸烟、饮酒、睡眠、BMI、社交活动等）适用场景：老年人群体、心血管疾病、身体多病性、抑郁症等 案例文章标题：Associations of healthy lifestyle and three latent socioeconomic status patterns with physical multimorbidity among middle-aged and older adults in China期刊：Preventive Medicine（IF=4.3）DOI：10.1016/j.ypmed.2023.107693…
1.第一段–文章基本信息 文章题目：Heavy metals and their relationships with lung function and airway inflammation: insights from a population-based study 中文标题：重金属及其与肺功能和气道炎症的关系：一项基于人群的研究的见解 发表杂志：Journal of Translational Medicine 影响因子：1区，IF= 6.1 发表时间：2025年6月…
系统回顾 VS 荟萃分析：亲兄弟，各有神通🔥 宝子们👋，做科研写论文时，是不是总听到系统回顾和荟萃分析？但又傻傻分不清❓别慌！今天就用超简单的方式给大家讲明白，看完秒变“学术小达人”✨！ ✅ 系统回顾： 就像一个超级“学术侦探”🔍，接到任务（选题）后，会用超严谨的方法在各大数据库（PubMed、知网等）里疯狂“挖宝”📚，把所有和任务相关的研究论文都找出来！然后仔细筛选、评估质量，最后像写总结报告一样，把这些研究结果有条理地综合起来。它的重点是“全面总结”，就像把不同口味的糖果🍬分类摆好给你看。 ✅ 荟萃分析： 它是系统回顾的“进阶版队友”！在系统回顾把“糖果”都分类好之后，荟萃分析就开始“数学大作战”📊！它会把符合条件的研究数据进行定量合并，用统计学方法算出一个综合结果（比如某个治疗方法到底有没有效，有效程度是多少）。这就像把所有糖果的甜度测出来，算出一个平均甜度告诉你～ 💡 关键区别： 系统回顾侧重“整理归纳”，荟萃分析侧重“计算出结果”。不过很多时候，它们会联手出击，发挥最大威力！ 它们到底有啥用？科研界的“宝藏利器”！🧐 1️⃣ 终结学术争议⚖️： 当学术界对某个问题吵得不可开交（比如“喝咖啡到底能不能预防心脏病”☕），系统回顾和荟萃分析就来“裁判”！把所有相关研究整合分析，给出最靠谱的答案！ 2️⃣ 指导临床 / 实践决策🧑⚕️📋： 医生制定治疗方案、政策制定者规划发展策略，都可能参考它们的结果！比如，通过分析大量研究，确定哪种药物治疗某种疾病效果最好💊，这可是能实实在在影响人们生活的哦！ 3️⃣ 发现科研新大陆🚀： 在分析过程中，它们能敏锐地发现现有研究的漏洞和空白（比如某个地区的病例没被研究过），为下一波科研人指明方向，超有前瞻性！…
下面这段话，医学科研小白们可以仔细看看，特别受用。 非常建议医学科研小白，第一篇SCI就学Meta分析。 因为它相对容易入门，成本低，人人可接触，而且能在短时间内写出来，如果能顺利发表，收获第一篇SCI的速度是很快的！这对刚入门的菜鸟来说，是一个不错的成绩。 并且在写Meta分析的过程中，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作等基础科研能力都能锻炼。 很多人刚开始都说我的科研基础差，怎么练呀，那不就是在一次又一次的实战中夯实的吗？Meta分析的难度就非常适合我们拿来练手！！！ 17种Meta分析（存好慢慢看） No. Meta分析类型 解决问题 常见纳入原始研究类型 1 常规“头对头”的Meta分析 对两种干预方式对结局的有效性、两类人群某些指标或治疗结局的差异，某因素两种水平对结局的影响等的Meta分析 随机对照试验、病例对照研究、队列研究 2 单臂的Meta分析 对单一干预方式的有效性开展的Meta分析 单臂临床试验、随机对照实验、平型对照试验、横断面研究 3 率的Meta分析 对发病率、患病率、特定人群中特定干预的有效率的Meta分析 未经匹配的病例对照研究 4 单纯P值的Meta分析 对显著性差异概率进行的Meta分析…
前几天更新了NHANES、GBD，今天给大家带来MIMIC数据库的5种常见思路，请笑纳！ 套路1 生物标志物对某类患者不良结局的预后的影响 生物标志物包括： 血糖相关、炎症相关等指标患者包括： 脓毒症、心血管疾病、脑血管疾病等 案例文章 题目： Association between stress hyperglycemia ratio index and all-cause mortality in critically ill patients with atrial fibrillation: a…
只能劝各位医学生到这步了… 想学临床预测模型一定不要错过《临床预测模型研究方法与步骤》 临床预测模型简介 临床预测模型，又称临床预测规则、预测模型或者风险评分，是指利用多因素模型估算患者有某病的概率或者将来某结局发生的概率。 具体点就是以疾病的多病因为基础，建立统计模型，用来预测具有某些特征的人群未来某种结局事件发生的概率。之后，预测模型逐步扩展到疾病的预后和诊断中。 近年来，临床预测模型越来越成为医学生发表SCI的香饽饽！今天小光给大家介绍一篇入门临床预测模型必看的方法论文章。👇 临床预测模型研究方法与步骤 莫杭洪¹，陈亚平²，韩博³，章亚平⁴，刘雨朦⁴,⁵，张姝¹，鲁小丹¹，华丽婷¹，诸宛佳³，蔡婉婉¹，夏云舒¹，沈楚迪¹ 本文结合预测模型研究的国内外进展，从数据收集、模型构建、性能评估、模型验证、模型呈现和模型更新 6 个方面介绍临床预测模型的开发过程以及临床预测模型研究的报告规范和偏倚风险评估工具，以期为国内研究者提供方法学参考。 临床预测模型开发研究基本步骤 临床预测模型开发的过程包括数据收集、模型构建、性能评估、模型验证、模型呈现和更新等环节。 1 数据收集 数据来源 数据来源 优缺点 横断面研究 简单和快速获取预测特征和诊断测试值，但数据来源可能收集不完整，结局评估不完整和/或信息偏倚等 前瞻性队列研究 在进行结局目标标准测量和预测因子测量方面具有优势，但往往代表性问题和选择偏倚 回顾性队列研究 便捷和经济，样本量较大，预测因子和结局定义、测量时间点的标准化以及较大的样本量 患者登记研究…
随机对照试验（Randomized Controlled Trial，简称RCT）是医学研究中的“金牌选手”尤其在循证医学领域它是评估治疗效果的“试金石” ⭕今天要分享的学员是做随机对照实验成功发表文章✔接收期刊：Therapeutic Advances in Gastroenterology📉IF=3.9；中科院3区SCI📍发文方法：随机对照试验的Meta分析 什么是随机对照实验？它为何如此重要？ RCT 是一种通过随机分配将研究对象分为实验组和对照组，比较不同干预措施效果的科学研究方法。简单来说，它就像一场公平的“实验对决”：通过随机分组，确保参与者被公平分配到接受新治疗（实验组）或标准治疗/安慰剂（对照组），从而评估新治疗是否真的有效。 RCT 的基本特征：科学、公平、严谨 RCT 之所以能成为循证医学的“支柱”，离不开以下几个核心特征： 这些特征让 RCT 像一个“公平裁判”，为治疗效果提供科学、可靠的证据。 RCT 的常见分类：各有“专长” RCT 的设计灵活多样，根据研究目标和场景，可分为以下几类： 每种设计都有其适用场景，研究者会根据目标选择最合适的类型。 RCT 在 Meta…
医学生们，有没有遇到过这种情况：导师布置任务，默认你啥都懂，可自己拿到手完全不知道咋开始？别慌！分享一波我日常离不开的科研工具，本来袭，需要的赶紧码住！ 导师以为你知道的科研工具 分享一波我日常离不开的宝藏小工具！做科研的效率密码 ✨磨刀不误砍柴工，很多时候不是我们能力不行，而是没找对方法 —— 重复机械劳动动脑，不妨想有没有更聪明的解法，比如批量处理工具，能把人从繁琐里解放出来，把精力留给更有价值的事儿~ 1. 文献查找下载 2. 文献检索 3. 文献翻译润色 4. 文献管理 5. 文献综述写作 6. 写作神器 7. 模板句式 8. 图表制作 9. 论文降重 10.…
网状Meta分析和普通Meta分析的区别 1. 比较对象数量和方式 普通Meta分析：主要对两个组进行直接比较，如比较药物A和药物B治疗某种疾病的疗效，通过收集直接对比A和B的研究，计算合并效应量来综合评价差异，相对简单直接，重点整合直接比较结果。 网状Meta分析：强调在相同条件下进行多种干预措施的比较和排序（通常3种及以上）。构建一个干预措施相互比较的网络，网络中既有直接比较（如药物A和B的直接对比研究），也有间接比较（如通过药物C间接比较药物A和B）。例如研究药物甲、乙、丙疗效，若没有甲和乙直接对比研究，但有甲和丙、乙和丙的研究，就可通过丙间接比较甲和乙。 2. 研究问题复杂程度 普通Meta分析：适用于回答比较简单的两两对比问题，比如“药物A是否比药物B更有效？”研究问题相对聚焦，主要关注两种干预措施在某一特定结局指标上的差异。 网状Meta分析：更适合处理复杂的多干预措施排序问题，比如“在多种药物A、B、C、D……中，哪种药物疗效最好，哪个排次之，它们的排序是怎样的？”能够为决策者提供更全面信息，帮助在多种选择中确定最优干预措施。 3. 统计方法 普通Meta分析：主要使用固定效应模型或随机效应模型来综合结果。 网状Meta分析：除上述模型外，还可能需使用贝叶斯方法或频率学方法来估计间接比较和混合比较的效应大小。 4. 使用软件 普通Meta分析：可以使用如RevMan、Stata、R等统计软件中的meta分析模块。 网状Meta分析：除上述软件外，还需要使用专门支持网状meta分析的软件，如network（在Stata中）、gemtc（在R中）等。 对比维度 普通 Meta 分析 网状 Meta 分析 干预数量…
说起GBD数据库（全球疾病负担），医学生们一定不陌生，它是全球最大、最详细的全球疾病、伤害和风险因素研究数据库之一，覆盖了全球204个国家和地区。 目前GBD官网只开源了2021以及之前的版本，GBD2023的数据还未完全开放，大家也很关心新的数据什么时候开放！ 但是！已经有协作组的成员捷足先登了！ 首篇用GBD2023数据的文章已见刊，而且是顶刊《Lancet》，妥妥宝藏数据库！ 我们一起来看看这篇文章，学习作者的思路。 🟦 1 数据来源及思路 研究使用了GBD 2023数据估计了1990年至2023年按年龄和性别划分的204个国家/地区18岁之前接触针对儿童性暴力（SVAC）患病率，并报告了终身性暴力幸存者首次遭受性暴力的年龄。 通过在GHDx（GBD2023）、WHO全球妇女暴力流行率数据库、UN Women数据库中筛选符合条件的数据源（1980-2023年）： 最终确定了460个关于SVAC患病率的报告来源（女性451个，男性195个）。 🟦 2 统计分析 调整案例定义： 为了调整不同病例定义和研究方法下的数据偏差，文章使用了 MR-BRT（元回归贝叶斯正则化修剪）工具校正不同研究对SVAC定义的差异（如年龄界限、暴力类型）。例如，将“16岁以下”的案例调整至“18岁以下”的基准定义。 时空高斯过程回归模型（ST-GPR）： 为了综合不同数据源的信息，文章使用了ST-GPR，生成包含位置、年龄和性别不确定性的完整时间序列。 🟦 3 研究结果 1.…