⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5分，中科院1区Top ⭕️研究背景：代谢综合征（MetS）是一种由多种代谢异常（如高血压、中心性肥胖、糖代谢受损和血脂异常）共同存在的临床综合征，显著增加心血管疾病（CVD）和死亡风险。胰岛素抵抗（IR）是MetS的核心病理生理因素之一，也是CVD的重要驱动因素。既往研究显示，估计葡萄糖处置率（eGDR）作为IR的可靠标志物，与CVD预后相关。然而，eGDR与MetS及其对临床结局的预测作用尚不清楚。 ⭕️研究方法（详见图2）：研究利用美国国家健康与营养调查（NHANES，2001-2018）的数据，采用横断面设计评估eGDR与MetS患病率的关系，并采用队列设计进行死亡率随访。共纳入16,437名参与者。通过加权逻辑回归模型分析eGDR与MetS的关系，通过加权Cox比例风险模型评估eGDR与全因死亡率和CVD死亡率的关联。此外，应用限制性立方样条（RCS）分析评估eGDR、MetS与死亡率之间的非线性关系，并使用C统计量评估eGDR与其他IR指标（如TyG指数和HOMA-IR）对死亡率的预测性能。 ⭕️研究结果 eGDR与MetS患病率：eGDR与MetS患病率呈显著负相关（p < 0.001），且这种关系在不同亚组中均一致。RCS分析显示eGDR与MetS患病率之间存在非线性关系，eGDR降低时MetS患病率急剧增加。 eGDR与死亡率：在MetS患者中，eGDR每增加1个标准差，全因死亡率和CVD死亡率分别降低11%和18%（p < 0.05）。RCS分析显示eGDR与死亡率之间呈线性关系。在无MetS的个体中，eGDR仅与CVD死亡率相关。 预测性能：eGDR相比TyG指数和HOMA-IR，显著提高了全因死亡率的预测能力（p = 0.007），但在CVD死亡率预测中未见显著优势。 ⭕️文章总结：本研究基于NHANES数据，探讨了估计葡萄糖处置率（eGDR）与代谢综合征（MetS）患病率及死亡率的关系。结果显示，eGDR与MetS患病率呈显著负相关，且与MetS患者的全因死亡率和CVD死亡率呈线性负相关。eGDR在预测全因死亡率方面优于其他IR指标（如TyG和HOMA-IR）。研究强调了eGDR在MetS人群中的临床风险评估中的潜在价值，提示其可作为识别高风险个体的有力工具。
Meta分析是一种系统性的研究方法，旨在综合和分析多个独立研究的结果，以获得更准确和可靠的结论。 通过整合已有的研究，Meta分析可以帮助我们了解某个特定主题的效果或关联性，并提供更全面的证据支持。 一般在研一，导师都会让我们去学习写一篇Meta分析。Meta分析相对简单，很适合医学科研入门的时候学，整个流程下来，像文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作，SCI选刊投稿等基础科研能力，都能得到锻炼！ 部分Meta分析SCI的写作模板 《Meta分析SCI写作模板》 第一部分：前言部分 前言的介绍是非常重要的，前言部分一般是先对某些疾病或研究领域做一个介绍，包括其人的生活影响，现阶段的研究概况，以及研究的不足之处。目标是确立研究的必要性，数据和方法这一环要起承转合、很重要、很有意义，并且是有争议的，然后引出我们文章的目的。 前面部分介绍不同的描述有不同的写法，但是最后点名后续我们的内容，引出我们的目的一般是大同小异，下面就给大家介绍几种写法： 模板示例：1️⃣ Considering the impact of the xxx risk potentially resulting from xxx, a number of studies have…
MIMIC数据库（Medical Information Mart for Intensive Care）是一个开源的重症监护数据库，它包含了丰富的患者数据，其中也包括与血液系统相关的数据。 今天小编给大家总价以下①怎么找到血液系统数据②有哪些血液系统数据 ⭕如何找到血液系统相关数据 MIMIC数据库中的血液系统数据主要来源于以下几个表格： CHARTEVENTS：该表格记录了患者生命体征的数据，如心率、血压、体温等，同时也包括一些血液相关的指标，如血氧饱和度（SpO2）等。 LABEVENTS：该表格记录了患者的实验室检查数据，其中包含了大量的血液检查项目，如白细胞计数（WBC）、红细胞计数（RBC）、血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）以及各种生化指标等。 BLOOD_DIFFERENTIAL：该表格专门记录了白细胞分类计数的数据，包括中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞等各种白细胞亚型的计数。 ⭕MIMIC有哪些血液系统相关数据，请看图1 今天要分享的学员就是血液疾病方向挖掘MIMIC数据库成功发表文章的 ✔接收期刊：Scientific Reports 📉IF=3.8；中科院2区SCI 📍发文方法：临床研究挖掘MIMIC数据库
规培大概是每一个医学生的噩梦。 虽然规培制度总是被人吐槽，自己也深陷其中，但是今天咱不吐槽，而是谈谈如何在规培时学习到更多！ 俗话说屁股决定脑袋，有些话从上级领导口中说出来，因为师生关系所坐的板凳不同，总带有PUA的嫌疑，但其实不妨碍老师的劝说有一些可取的内容。 不管怎样，选择医学道路，踏上规培征程，总要想办法让自己多学一点。 希望这篇经验对大家有所帮助： 1️⃣ 学透常见病每次领导说：“要珍惜规培，规培期间你们有大把的学习机会。”虽然听到这些话会翻白眼，但平心而论，规培医院的资源、病人、医生确实比非教学医院要好很多。领导说的话其实也不无道理。 所以我们在规培期间就抓紧时间把自己以后执业时可能遇到的常见病、多发病，不管大小轻重全部理顺。 例如： 每隔一段时间，可以从诊断、鉴别诊断、用药、复查、疗效判断、手术指征、手术禁忌症、手术难点、潜在并发症等方面，把常见病多发病的诊疗流程理顺，形成自己的“临床路径”，以后才能游刃有余。 2️⃣ 收集罕见病例很多罕见病，一个医生一辈子只会遇见一次，但一次就终生铭记。 虽然case report和图片文章对职称和升学没有太大帮助，但遇上了罕见病，可以抓住机会写成文章，英文不行，咱们还有中文期刊。 不要因为怕麻烦而只收“常规”“优质”的病人，如果没有思考整理，虽然病人收得多、收得快，但对医生成长也是没有意义的。 3️⃣ 先看病人，再看对应知识纯看书相信大部分人效率不会很高，有的知识看过很多遍也会忘。你在规培时收什么病人，就看对应章节，真的是很棒的学习方法。 所以，不管再忙，每天都抽出时间看看课本，哪怕在微信搜索里面搜一下，看看指南、科普文章都好。虽然是现学现卖，但事半功倍。 4️⃣ 抓住老师问问题理论和临床有一定差距，学会了各种指南与临床路径并不能让你高枕无忧。 规培时遇到问题及时询问医生，好的医生会综合各方面条件给出最佳、最实际可行的方案，而不是照本宣科。 例如： 提示： 可以做一个Question To…
MIMIC数据库（Medical Information Mart for Intensive Care）是一个开源的重症监护数据库，它包含了丰富的患者数据，其中也包括与血液系统相关的数据。 今天小编给大家总价以下①怎么找到血液系统数据②有哪些血液系统数据 ⭕如何找到血液系统相关数据 MIMIC数据库中的血液系统数据主要来源于以下几个表格： CHARTEVENTS：该表格记录了患者生命体征的数据，如心率、血压、体温等，同时也包括一些血液相关的指标，如血氧饱和度（SpO2）等。 LABEVENTS：该表格记录了患者的实验室检查数据，其中包含了大量的血液检查项目，如白细胞计数（WBC）、红细胞计数（RBC）、血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）以及各种生化指标等。 BLOOD_DIFFERENTIAL：该表格专门记录了白细胞分类计数的数据，包括中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞等各种白细胞亚型的计数。 ⭕MIMIC有哪些血液系统相关数据，请看图1 今天要分享的学员就是血液疾病方向挖掘MIMIC数据库成功发表文章的 ✔接收期刊：Scientific Reports 📉IF=3.8；中科院2区SCI 📍发文方法：临床研究挖掘MIMIC数据库
近两年很火的临床预测模型，听着很高大上，是不是以为很难？其实不然，用我的学习步骤，你肯定能学会，和我一起2025猛猛冲临床科研！ 临床医学专硕如何进行自己的学术规划？ 根据国家卫健委制定的培养计划，临床医学专业型硕士研究生需要在研究生期间完成大约33个月的住院医师规范化培训轮转计划，在学期间取得执业医师资格证、住培结业考试合格，并完成学位论文答辩评审，才能毕业并取得学位。因此，我们这类专硕根本就不可能整天泡在实验室去做漫长的基础研究，去掉一两年都不一定能有结果的课题。 所以对于专硕的同学，建议以临床研究为主，尽量结合自身导师团队的临床工作特点，尽可能早地设计课题，并进行一定地数据收集和统计学习。这个过程虽繁琐，但只要设计得当，选择正确的统计方法，很大机会可以完成一篇高质量的研究型论文。这类研究论文紧密联系临床，具有很高的实际意义和借鉴价值，近年来临床相关学术期刊越来越高影响因子也说明了这个趋势。 具体怎么去学？可以参考我之前的学习步骤👇 1️⃣ 了解临床研究基本知识临床医学研究类型种类繁多，且容易被混淆。因此，准确地找到与研究目的匹配的临床研究类型，并根据研究类型准确设计医学试验并搜集数据，就必须清楚了解每一种研究类型的定义以及不同研究类型之间的区别。 2️⃣ 掌握临床数据库基本知识对于一些还没有太多自己数据、没有太多临床经验年轻医生来说，想要做临床研究，最大的阻碍就是数据来源问题，这一点完全可以通过公共数据库来解决。 常用的公共数据库主要有： 3️⃣ 寻找合适数据进行下载数据库这么多，那如何寻找适合自己的数据呢？就需要掌握各个数据库具体有在哪些数据，适合哪些疾病研究了，这里我主要以最常用的三大数据库为例： ① NHANES：NHANES的独特之处在于结合了面谈、体检和实验室检查。面谈数据包括人口统计、社会经济、饮食和健康相关问题，可用于确定主要疾病的患病率和疾病的危险因素。这些信息将用于评估营养状况及其与促进健康和预防疾病的关系，这也是我们利用此数据库进行研究的方向。 ② SEER：SEER数据库内记录了不同癌症病种患者人口学特征、临床病理资料和生存资料，如性别、年龄、组织学类型、分期、生存时间、状态、死亡等等，病灶样本数量大，统计学效能强。数据库中的肿瘤可分为9类：乳腺、结肠&直肠、其他消化系统、女性生殖、淋巴&血癌、男性生殖、呼吸系统等，其尚未涵盖的类型，比校适合以上这些科室。 3️⃣ MIMIC：MIMIC数据库收集了麻省总医院重症监护室（ICU）患者数据多年来的临床数据，包括医疗记录、实验室结果、生理监测数据等。数据包含了患者的基本信息、临床诊断、用药信息、实验室检测结果、生理监测数据、预后等多类型的医学信息。 MIMIC数据库几乎涵盖了所有科室的重症数据，所以适合做一些重症研究，例如： 提示： 数据库太多，这里不能一一列示完全，如果大家不知道自己的方向适合哪个数据库，可以互动区🍎留言你的科室，我这边给你看看数据～ 3.1 学习数据库的基本操作流程上述数据库的数据下载，基本都是注册账号、申请权限、下载数据这么几个步骤，很简单。我主页都分享过详细步骤👇 4️⃣ 学习预测模型构建方法临床预测模型，是一种通过纳入多个变量预测结果发生情况的统计学模型，可对患者的疾病发生、严重程度分层、风险和转归等临床情况进行预测，帮助医生更准确地评估患者的疾病风险和预后，提高临床决策的准确性。九步完成构建：…
NHANES数据库作为一个大型流行病学调查数据库，包含了丰富的妇科数据。 👇以下是一些可以从NHANES数据库中获取的妇科数据示例： 孕妇营养与妊娠并发症：NHANES数据库记录了美国孕妇的孕期营养摄入情况，以及与妊娠并发症的关系。这些数据有助于科研人员探究营养摄入对妊娠并发症的影响，并为预防提供科学依据。 分娩方式与影响因素：NHANES数据库中包含了不同年龄段美国孕妇的分娩方式选择及其影响因素的数据。这些数据可用于分析分娩方式的选择趋势、影响因素以及优化分娩过程的方法。 产后抑郁与社会支持：NHANES数据库记录了美国产妇产后抑郁的情况，以及与社会支持、生活压力的关系。这些数据对于研究产后抑郁的发病机制、预防策略以及社会支持在其中的作用具有重要意义。 孕期体重增长与母婴健康：NHANES数据库中包含了孕妇孕期体重增长的数据，以及与母婴结局的相关性。这些数据可用于指导孕妇合理控制体重，以降低母婴健康风险。 高龄孕妇妊娠风险：NHANES数据库还记录了高龄孕妇的妊娠风险因素，为孕期保健和风险防控提供策略。 此外，NHANES数据库还涉及一些与妇科相关的其他疾病研究，例如： 子宫内膜异位症 宫颈癌、乳腺癌 绝经、不孕症 细菌性阴道病 HPV感染 子宫平滑肌瘤 今天要分享的学员就是妇产科方向挖掘NHANES数据库成功发表文章 ✔接收期刊：PLoS One 📉IF=2.9；中科院3区SCI 📍发文方法：Meta分析
医学生如果想要快速入门生信分析，发表一篇生信SCI，那么先按照一篇SCI的产出流程过一遍：“生信入门 👉 生信复现 👉 课题设计 👉 生信SCI写作 👉 选刊投稿 👉 生信返修” 生信入门3大建议 1️⃣ 了解芯片测序数据分析流程报告不论是自己的测序数据还是利用公开数据库挖掘数据，都需要了解下生信分析的简单流程报告： 2️⃣ 评估适合自己的分析工具重点明确：代码 or 零代码。有些人只会套代码却看不起零代码分析工具，那大可不必，零代码分析工具背后其实也是代码。 3️⃣ 勿闭门造车，要有借力的思维要知道现在最稀缺的资源就是：时间+大脑。一场高质量的交流，往往能帮你快速解决问题。善于寻找适合自己的资源，把前人诸多工作产出的经验、成果为己所用，你的效率会很高！ 复现+模仿复现的4个步骤：1️⃣ 检索匹配的目标生信SCI（IF要达标，时间最好最新的，再就是关键词要尽量匹配）。2️⃣ 筛选2-4篇组合借鉴是比较好的方法。3️⃣ 理解一篇生信SCI的要点： 4️⃣…
Day 4-5：方法学的复刻：完成核心Table和Figure 这两天的任务主要是根据研究目的下载数据＋数据分析 前面有师弟再我们评论下面说：最近数据下载怎么这么慢？ 那是因为使用GBD的人逐渐多了起来 和我们之前跑MR的时候一样，５０２的情况很多 网站压力太大 也就意味着我们再下载的时候会等待很久的时间 特别是想要下载全球数据的时候 如果是这样的话 建议大家分段下载然后进行拼接 比如下载９０年到２１年 我每５年为一个周期进行下载 虽然有些麻烦 也只有通过这种方式一定程度上缓解压力了 但是下载的数据是标准化的 不需要过于复杂的处理就能够直接使用 一般我们需要下载发病率、患病率、DALYs 从这３个指标进行疾病负担分析 因为数据是标准化的 所以不用清洗就能直接使用 纳入到相关模型中进行展示 我们的基础代码包已经整理好了 放进代码里面跑一边就能跑出自己的结果 基本对设备的要求一般…
⭕️标题：Clinical remission attainment, definitions, and correlates among patients with severe asthma treated with biologics: a systematic review and meta-analysis 期刊：Lancet Respiratory Medicine，38.7分，中科院1区Top ⭕️研究背景：临床缓解（Clinical remission）已成为重度哮喘治疗的重要目标。然而，由于研究人群、定义和方法的差异，既往研究中临床缓解的实现率存在显著差异。本研究旨在通过系统评价和Meta分析，探讨接受生物制剂治疗的重度哮喘患者中临床缓解的实现率、定义及其相关因素。 ⭕️研究方法（详见图2）：研究者检索了Web…