网状Meta分析能整合直接证据与间接证据，对多个干预措施进行全局比较和排序（如药物A vs B vs C），而普通Meta分析仅能处理两两比较。 网状Meta分析，其实就是一种更复杂一点的统计方法，专门用来比较多种治疗方法的效果。简单来说，就像织了一张大网，把所有相关的研究都网罗进来，综合分析。 比如，假设有三种药A、B、C，传统Meta方法只能两两比较，比如A和B哪个更好。但网状Meta分析更牛，它能同时考虑所有药，把A、B、C的效果都放在一张“网”里比。即使有些药之间没有直接比过，它也能通过其他研究的数据，间接推断出它们的效果差异。 举个例子，如果直接比较A和B的研究很多，但B和C、A和C的直接研究很少，网状Meta分析就能利用A和B的数据，再结合B和C的数据，间接算出A和C谁更好。这样，我们就能更全面地了解所有治疗方法的效果，做出更好的选择啦！ 今天要分享的学员就是药学方向做网状Meta分析成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Postgraduate Medical journal 📉IF=3.6；中科院4区SCI 📍发文方法：药学Meta分析
⭕文章研究背景 TAVR（经导管主动脉瓣置换术）是治疗严重主动脉瓣疾病的重要手段，但术后患者的血糖管理对预后影响尚不明确。传统指标如空腹血糖、HbA1c存在局限性，而新兴指标——HGI（血红蛋白糖化指数）、SHR（应激性高血糖比率）和GV（血糖变异性）能否更精准预测患者死亡风险？这篇研究首次通过MIMIC-IV探索了这一问题。 ⭕关键统计过程 ·数据来源： 使用MIMIC-IV数据库（3342例TAVR患者）和单中心数据（122例）进行外部验证 排除重复入院、数据缺失及血糖测量不足的患者 ·变量处理： 将HGI、SHR、GV按三分位数分组（Q1-Q3） 用随机森林插补处理缺失值（<10%） ·生存分析： Kaplan-Meier曲线比较不同组别30天/365天生存率。 多因素Cox回归模型（分三阶段调整混杂因素：人口学→并发症→实验室指标+用药）。 ·进阶分析： 限制性立方样条（RCS）探索非线性关系。 亚组分析（年龄、性别、BMI、合并症）和敏感性分析（剔除异常值、不同插补方法）。 ⭕关键结果 ·长期死亡率（365天）： 低HGI（Q2）风险↑48%（HR=1.48，P=0.025） 高SHR（Q3）风险↑63%（HR=1.63，P=0.006） 高GV（Q3）风险↑43%（HR=1.43，P=0.02） ·短期死亡率（30天）： 高SHR（Q3）**风险↑192%（HR=2.92，P=0.008） ·非线性关系： GV与死亡率呈“S型”曲线，阈值19.03%（P=0.015） ⭕简要结论…
别人已经做过的Meta分析，还能再做吗？ 大家在学习Meta分析的时候，都会有一个疑问：别人发过的Meta分析，做过的选题，我是不是不能做了？ 其实，我们是可以“抄”别人的选题，做更新类的Meta分析的！ 就比如下图的这几篇Meta分析，选题都有一个共同的主题：二型糖尿病患者，二甲双胍治疗与直肠癌的风险关联。从这几篇文献的发表时间来看，Meta分析是可以做更新的，做过的选题还能再做。同一个问题，不一样的Meta！ 什么样的Meta分析适合做更新？ 以下几条为参考标准： ① 时间距离 适合做更新的Meta分析通常自上次发表以来已有3年左右的时间，这样可以有足够的时间让相关的新研究出现，从而增加数据的广度和深度。 ② 文献数量 已发表的Meta分析中纳入的文献数量不宜过多，最好低于10篇。如果文献数量过多，更新后的分析结果可能与原结果一致，缺乏创新性。 ③ 结果的稳定性 如果原来的Meta分析结果显示结果比较稳定，更新后的分析结果与原结果相似的可能性就较高，这通常意味着需要进行更具创新性的更新。 ④ 分析的复杂性 如果原来的Meta分析做得比较单一，例如只有一个结局指标且没有进行亚组分析，那么更新时可以通过增加结局指标的数量或进行亚组分析等方式来增加创新性。 具体如何更新？ 以下干预试验Meta分析为例，展开说明。干预试验Meta分析的五要素是 PICOS： 如何创新性更新Meta分析？（PICOS五要素的应用） 1️⃣ 调整研究对象的范围（P的创新） 两种策略：扩大和缩小…
药学人们，准备好复试了吗？直接上复试干货👇 复试流程大致包括自我介绍+面试提问环节。前期准备需要把复试相关的科目知识点掌握，准备一套中文和英文的自由介绍，PubMed上寻找5篇你所报导师最近发表的文章，看懂摘要和大致内容即可，最好能熟悉药学领域的英文术语，以防万一临时让作文献阅读不至于手忙脚乱，毕竟这种情况也是有可能存在的。 另外，今天小编总结了研究生复试所可能遇到的问题，以及相应的回答话术。（详见图2-5） 今天要分享的学员就是药学方向做Meta分析成功发表文章的案例 ✔接收期刊：Postgraduate Medical journal 📉IF=3.6；中科院4区SCI 📍发文方法：药学Meta分析
挑战火热数据库，挑战7天完成一篇CHARLS! Day 2-3任务：可行性分析 数据库的挖掘，不管是哪一个数据库 最难的不是后面的数据分析 后面的数据分析过程都是一模一样的 相信师弟师妹们经过前面那么多的挑战都有了自己体会 而且我们给大家的观点是：任何方法学的内容你一定可以掌握 但是：为什么选这个选题？ 大家一定要重视平时的文献阅读、记录自己的科研idea 对自己的这个想法进行可行性分析 无非就是：可操作性如何？涉及到的方法学有那些？ 其实就是我去复现一篇一模一样的文章 我能不能都画出所有的Figure、做出所有的Table 这篇文献中都使用了哪些分析方法 我能不能1:1实现 方法学的内容基本可以完全复刻NHANES 无非是数据来源不一样+纵向随访 我们有能力解决任何代码问题 通过目标文献的阅读 我们发现文章主题: –基线资料表 –Kaplan-Meier曲线 –感觉障碍与新发CVD之间的关系 –亚组分析…
本人医学研二，据我观察，我身边的科研圣体都有4大特征： ① 具有强烈的好奇心 她/他对科学问题的本质和未知现象保持持续追问的动力，不满足于表面结论，主动探索机制与原理。 我室友就是这样的人，面对实验结果，不仅记录数据，还会深究“为什么”，比如基因敲除后表型变化，这种，他会进一步设计实验验证上下游信号通路，或通过分子互作研究寻找潜在调控把点。 总之会刨根问底，把一个东西彻底弄明白。 ② 有很强的驱动力，抗压能力也强 ④ 坚持自己的主见 我们有很多常规的理论，或许它并不是合理的。科研圣体们在做了大量实验和研究后，如果有自己独特的观点，即使不被外界大多数人所认可，他们还是会坚持自己的观点，不轻易妥协。 或许有人会发现反常规的观点，但是能坚持求证的人就极少了！ ⑤ 文章收割机，医学路畅通 懂得规划自己的医学道路，科研从来都不是他的短板，临床科研都能抓住，这样的人我觉得也是科研圣体！ 现在医学科研有两大类人群，一类是一定要做实验的，一类是没有任何实验条件的。 其实我们大部分读研都是后者。 同样的条件下，有的人3年后SCI硕果累累，有的人毕业也困难！差距就在于后者积极探索不做实验的科研方法（像 Meta分析、生信分析、临床研究），一开始就规划了3年的科研路。 我自己也是从小白开始入门，刚开始很懵。推荐大家学习 Meta分析。 因为 Meta分析 就是很好的 科研入门练手工具，跟着Meta分析学完整个流程，你的：…
挑战火热数据库，7天一篇CHARLS! 全新的挑战，全新的旅程！ 前面多期关于MR、GBD、NHANES等挑战反响空前 最近一直在整理CHARLS相关的资料 我们即将开始挖掘新的数据库 中国人自己的database–CHARLS数据库 和之前的代谢MR、蛋白组学MR、NHANES一样 我们给提前做了一些数据清洗的准备工作 我们也开始一期新的挑战 期待师弟师妹们能挖掘出新的paper CHARLS数据库最近有多火呢 我们进行了最简单的检索 发现发文质量普遍较高 而且还没哟老外来抢挖我们的数据 这是因为就目前而言这个数据库的挖掘程度还不够 相比较于NHANES来说普及程度还比较“弱” 那对我们来说就是极好的机会 让我们一起高效完成一篇CHARLS数据库SCI Day1任务：确定目标文献和目标期刊 大家可能对CHARLS还不是很熟悉 我们进行一个简单的介绍 CHARLS（中国健康与养老追踪调查） 旨在收集一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据， 用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究。 这是实际上和NHANES的调查比较类似，但是又有不同…
⭕️文献标题 Role of oxidative balance score in staging and mortality risk of cardiovascular-kidney-metabolic syndrome: Insights from traditional and machine learning approaches ⭕️研究背景 心血管-肾脏-代谢综合征（CKM）是一种系统性进展性疾病，涉及肥胖、糖尿病、慢性肾病和心血管疾病的复杂交互。氧化应激是CKM病理机制的核心，但如何量化其整体影响仍不明确。本研究首次引入氧化平衡评分（OBS），结合抗氧化与促氧化因子，探讨其在CKM分期及死亡风险中的作用，并利用机器学习模型优化预测。 ⭕️统计过程亮点 数据来源：基于NHANES（1999-2018）的2.1万例样本，通过多重填补处理缺失值。…
纯生信到底还能不能发呢？或许还是有机会的！ 💡试试这些切入点 一、创新点挖掘方向 1. 数据来源创新 多数据库整合：如同时分析TCGA、GEO、ICGC等多个数据库的数据，增加样本量和结论普适性。 非传统数据集：如利用单细胞测序数据、表观组学数据或影像组学数据（如病理切片图像分析），结合深度学习模型（如GoogleNet）提取新特征。 案例： 一篇研究葡萄膜黑色素瘤的论文，结合TCGA的全幻灯片图像（WSIs）和RNA-seq数据，用深度学习模型预测患者预后，并发现在组织病理学图像中新的预后指标。 2. 分析方法创新 算法改进：如优化现有算法（如CIBERSORT免疫浸润分析）或引入新方法（如深度学习、网络药理学）。 多组学整合：结合转录组、蛋白质组、代谢组数据，构建多组学调控网络。 案例： 通过整合多组学数据，发现乳腺癌中MRE11基因的表达与预后的关系，并揭示不同免疫信号的激活导致预后异质性。 3. 生物学问题创新 前沿热点追踪：关注最新研究动态，如肿瘤微环境、免疫逃逸机制、基因编辑技术等。 临床转化结合：将生信分析结果与临床数据（如患者生存时间、治疗反应）结合，提出潜在治疗靶点。 案例： 研究同义突变的生物学意义，发现同义突变通过影响基因表达参与肿瘤发生，为精准医疗提供新视角。 纯挖掘数据库的生信学员接收 ✔接收期刊： Frontiers in…
大火的生信分析是什么？对医学生真的很重要吗？很多宝宝希望能系统介绍下，今天就给大家分享一些入门生信分析前，必须要清楚的知识。 生信分析能做什么？对医学生为什么重要？ 生信分析可以用来做很多事情，包括获取数据、清洗数据、分析数据、可视化数据等。可以帮助我们了解数据，发现数据中隐藏的规律，并且能够对数据进行有效的分析。 想象一下，实验室产生了成千上万的数据，例如基因序列、蛋白质结构、细胞表达数据等，单靠人工处理根本不可能。 生信分析通过计算机和算法，可以快速处理这些数据，找出其中的规律和异常，比如识别出与某些疾病相关的基因突变，预测药物靶点，或者理解不同细胞在某种疾病状态下的行为变化。 所以，学习生信分析不仅仅是为了快速发表一篇SCI，生信分析是我们科研中不可或缺的工具。 医学生如何快速入门生信分析？ 不得不说科研的各种研究套路都有其相通之处，即使不是生信专业，我们从应用生信的角度入手，用对了方法，下足了功夫，也能轻松在算时间内入门生信分析。 生信学习分道和术的学习两方面。 关于道，生信分析的模块概括成4部分： ①表达差异 ②聚类分析 ③交互网络 ④临床意义 至于术的学习，主要是掌握生信分析的基本操作方法。生信分析包括数据库和软件编程。 大火的生信分析是什么？对医学生真的很重要吗？ 很多宝宝希望能系统介绍下，今天就给大家分享一些入门生信分析前，必须要清楚的知识。 ① 何为生信分析？ 生信分析是科学家们利用生物信息学技术定位和研究基因组中的生物标志物，并对其进行功能分析的一门学科。 生信分析的主要任务是利用生物信息学方法对生物数据进行分析，以提取有用的信息，帮助人们理解生物体的结构和功能。 生信分析包括对 DNA、RNA 和蛋白质序列 的分析，以及对…