Day 2主要任务：明确选题关注我们的朋友都知道，我们给到大家的理念是idea比实操更加重要。因为meta分析的实操和行文都是流程化、模板化的，我们只需要根据PRISMA要求一步一步操作就好啦。整体来说，只要明确了选题，后续就很简单，按照标准流程一步一个脚印，挑战就能成功。 第一步：抢占先机先去PROSPERO上面进行注册，获得注册编号（QS：高分杂志投稿时基本都要提供这个编号，但也不是必须的，肯定有比没有好）主要是完成里面自己研究的一些问题和研究设计，大约在完成后2周左右会收到审核通过的邮件，注册好了就可以放一边安心等待编号，只要一通过审核就可以进行投稿。 第二步：阅读PRISMA行业规范现在包括MR、Meta都需提供相应的checklist，根据条目清单进行写作会更加的规范，中稿的概率也会更高。 我初步检索了发现我关注的空气污染目前有14篇SCI如果再加上我关注的AMI或者stroke，文章就更少了最高分是10分，最低分2分。所以就确定选题啦，非常有希望！！ 师弟师妹们可以多花些时间思考高分meta的选题究竟是怎么来的。可以留下你的想法，我们下一篇挑战再见👋🏻
今天给大家分享一篇在2024年2月发表在《BMC Psychiatry》（2区，IF=4.4）的文章。本文这项研究利用了中国健康和退休纵向研究（CHARLS）的数据。预测因子：13种与肥胖和血脂相关的指标，包括腰围（WC）、体质指数（BMI）、腰高比（WHtR）、内脏脂肪指数（VAI）、身体形态指数（ABSI）、身体圆润度指数（BRI）、血脂累积指数（LAP）、甘油三酯葡萄糖指数（TyG index）及其相关指数（TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHtR）。结局：中老年人群中的抑郁症状
第一天挑战：Day 1 主要任务：文献检索，明确目标期刊和目标文献。前面挑战了MR和GBD，关注我们的朋友很多都有不小的收获。偶然机会看到《美国心脏病学杂志》最近新专题关注环境问题，重点关注全球变暖、空气污染和野火。这似乎是一个值得非常关注的热点，最近又比较空闲，所以就打算挑战一期meta分析的挑战。如果师弟师妹们、朋友们有环境相关的文章，可以关注一下JACC的这个系列。 开始挑战：第一天的主要任务：明确选题环境相关主题的meta分析有很多，包括了一些暴露因素，比如：臭氧暴露、极端温度暴露、化合物暴露、PM2.5等空气污染暴露等等因素。总体来说，发文数量和质量都是比较高的。检索“meta and pollution”，总共检索出4547篇文章大概看了一下，基本都是1区、2区顶刊杂志。我关注了里面的air pollution，检索“meta and air pollution”总共有1903篇。 呈现出逐年增长的趋势，有很大的发挥空间，这是非常值得关注的话题，可以冲锋！通过这么多次挑战，我发现我们只要设定了目标杂志、目标文献。并以此为目标不断克服困难就一定能写出我们的SCI论文。而且Meta分析性价比比较高，特别是对于一些低年级的师弟师妹们特别友好。在有限的时间和精力中充分发挥能动性，完成1-2篇SCI 的高质量、高水平meta写作，绝对能在科研道路上披襟斩棘。希望感兴趣的同学现在可以跟着我的思路一起写起来。我把目标文献设定为“The Science of the total environment”，Q1区8.18分。还下载了5篇该杂志的近5年的类似文献进行精读，为后续的行文做准备。 主打一个从0开始，step by step！第一天的挑战就结束啦，明天继续~
在师弟师妹们的见证下，NHANES、MR、Meta我们都已经成功挑战很多期啦我们换一种挑战，那就是GBD（Global Burden of Disease）当听到这个名字的时候，Global，肯定就知道这个数据库十分不简单GBD都是四大顶刊的常客了，而且最大的特点就是统计方法很简单，也不涉及复杂的数据清洗，更重要的是不管你是临床、护理，还是公卫都能进行实操。 我在Pubmed上面进行了初步的检索“Global Burden of Disease”发现总共有3万多篇，发文量呈现逐年增多的趋势大致浏览了一下发表的文章质量让我口水直流啊！！！同样的思路移植到我自己的关注的领域或者疾病就是一篇新的顶刊paper所以也来尝试挑战挑战自己老规矩，首先要设定目标期刊因为我是心内科的，关注心内科疾病相对来说多一些，我初步检索了一下“GBD and heart failure”竟然有600+篇而且里面最简单的已经被写过了我得琢磨琢磨能不能从里面挖掘点儿信息出来琢磨选题花了大量的时间那就换了一个在数据库里面有的但是相对来说比较小众的心内科疾病开干啦，选了个近期发表过GBD挖掘的期刊作为我的目标期刊就把Public Health暂定为我的目标期刊吧但是我觉得可能工作不止这个量值得更高IF的期刊就先选定这个期刊吧，到时候再调整我选定了来自上海交通大学2024年2月刚发表的文章‘Burden of heart failure in Asia, 1990-2019: findings from the Global Burden of Disease…
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甚至是20+分、30+分文章。 最近有一些师弟师妹们对meta、nhanes、肠道菌群MR都比较感兴趣其实我们有一整套的方案，一套光速、高效出成果、发文章的方案：从文献阅读→选题→数据分析→论文框架→论文写作→方法学（双样本MR、药靶、中介、多变量、肠道菌菌群、Meta、NAHNES、GBD、Case Report、预测模型。。。）为了高分，冲锋，一起加油呀！！
文章题目：Causal association between snoring and stroke: a Mendelian randomization study in a Chinese population中文标题：打鼾与中风的因果关系:中国人群的孟德尔随机研究
挑战7天光速完成一篇GBD，Day 4-5!进度汇报：跑代码+出图片GBD的数据提取实际上是非常容易获得的，而且并不需要复杂的数据清洗。按照不同的需要在网站上面进行数据下载，下载的数据通过整理好的代码跑一遍就能获得所有的表格和图片。 实际上，通过我们对GBD文章的解读，发现这有点儿像“描述性研究”。在不同水平（国家和地区）、不同性别（男女）等的描述以及可视化展示。文章的思路非常清晰。 师弟师妹们如果要做类似的研究，非常简单，换一个自己感兴趣的方向很快就能上手。那有的师弟师妹们可能会问：我关注的疾病被别人写过了怎么办？这个问题很好解决，我们在检索的过程中发现即使同样的方向依然有多篇文章–换地区：比如别人做了Global， 那我只关注中国？我关注亚洲？我关注金砖国家？这都是可以挖掘的点–换人群：别人关注了全部人群，我只关注儿童？只关注老年？–换时间：同样的主题，用不同年份的数据（2021年数据最近才更新）–换角度：相同年份同一个细分方向的数据也可以有多个角度。。。。 所以说idea不会少，文章是写不完的敲定选题后就一个图片、一个表格的跑代码我的代码就跑完啦图表就弄完，就要开始写作啦！
挑战7天完成一篇GBD，Day 1!在师弟师妹们的见证下，NHANES、MR、Meta我们都已经成功挑战很多期啦我们换一种挑战，那就是GBD（Global Burden of Disease）当听到这个名字的时候，Global肯定就知道这个数据库十分不简单GBD都是四大顶刊的常客了而且最大的特点就是统计方法很简单也不涉及复杂的数据清洗更重要的是不管你是临床、护理，还是公卫都能进行实操 我在Pubmed上面进行了初步的检索“Global Burden of Disease”发现总共有3万多篇，发文量呈现逐年增多的趋势大致浏览了一下发表的文章质量让我口水直流啊！！！同样的思路移植到我自己的关注的领域或者疾病就是一篇新的顶刊paper所以也来尝试挑战挑战自己 老规矩，首先要设定目标期刊因为我比较喜欢心内科，关注心内科疾病相对来说多一些，我初步检索了一下“GBD and heart failure”竟然有600+篇而且里面最简单的已经被写过了我得琢磨琢磨能不能从里面挖掘点儿信息出来琢磨选题花了大量的时间那就换了一个在数据库里面有的但是相对来说比较小众的心内科疾病 开干啦，选了个近期发表过GBD挖掘的期刊作为我的目标期刊就把Public Health暂定为我的目标期刊吧但是我觉得可能工作不止这个量值得更高IF的期刊就先选定这个期刊吧，到时候再调整 我选定了来自上海交通大学2024年2月刚发表的文章‘Burden of heart failure in Asia, 1990-2019: findings from the…
进度汇报：自从确定了目标期刊后，我的任务主要集中在选题 熟悉我们的师弟师妹们都知道，我们一直给大家传递的理念是选题立意比实操更重要，Idea比流程化的操作更重要，没有好的立意和选题，文章质量肯定欠佳。第一我有信心能顺利的完成后面所有的Table 和Figure，有信心通过“框架写作法”高效、光速的进行写作成稿第二，不管是MR还是NHANES还是GBD,方法学都是一样的。也就是说，我只要准备了相关的代码，从GBD数据库中下载了相关的数据，直接进去跑就可以啦。你可能会想：这不就是和我们MR、NHANES思路一样嘛？对的，实际上所有的公开数据库都是一样的。获取数据、清洗数据是最复杂、费时费力的，而跑代码就是“易如反掌” 所以这两天我用了充分的时间进行选题。本来想选“Heart Failure”，这种选题肯定被人做了，避免撞车的情况，我换了个在数据库里面有这个病但是比较小众的病。随后我去精读了几篇基于GBD数据库的高分文献，发现大部分的GBD文章的文章模式是类似的。正如肠道菌群、中介、药靶MR等，无非就是换了个疾病而已。 确实有些人就能发顶刊BMJ也能拿下。基本在Q1、Q2左右，分还蛮不错的。 通过文献的精读，大概整理了类似文章的结构–全球及地区水平负担–国家水平负担–全球负担地图–不同性别和年龄的疾病负担对比–全球和地区水平的疾病负担与SDI相关性–国家水平的负担与SDI相关性–负担的危险因素分析 当然也有一些其他的文章模式，我们后面一步步挑战 好的，今天的分享就到这里了！
今天给大家分享一篇在2023 年 4 月发表在《BMC Psychiatry》（2区，IF=4.4)的文章。本文这项研究利用了孟德尔随机化(MR) 分析方法，基于公开可用的遗传数据，探索了免疫细胞特征与精神分裂症（SCZ）之间的因果关联。暴露：免疫细胞特征，包括 731 种免疫细胞特征（7 组），涵盖了中值荧光强度（MFI）、相对细胞（RC）、绝对细胞（AC）和形态参数（MP）结局：精神分裂症（SCZ）