研究者们，大家好！我继续与大家分享我在7日挑战中的进展。今天，我们将深入了解NHANES数据库的奥秘，并探讨如何将其转化为提升我们研究效能的强大工具。NHANES数据库：研究者的利器 📚NHANES，即国家健康和营养调查数据库，是一个公开且易于访问的宝贵资源。它为我们提供了丰富的健康和营养数据，与MIMIC和eICU数据库一样，为临床研究提供了强大的数据支持。NHANES的优势在于其数据的易获取性，这对于我们这些追求高效的研究者来说，无疑是一个巨大的优势。数据获取的轻松途径 🌐如果你曾经尝试过处理MIMIC数据库，你可能知道数据获取和安装可能会遇到一些技术难题。但是，NHANES数据库的获取过程非常简单。我们可以直接下载所需的数据，无需经历复杂的安装过程，这极大地提高了我们处理数据的效率。深入了解NHANES的数据构成 📊为了充分利用NHANES数据库，我们需要对其数据构成有一个清晰的认识。NHANES每两年更新一次，提供了包括人口统计学、饮食习惯、体格检查、实验室检测结果、问卷调查等在内的全面数据。对于需要特别许可的Limited Access Data，我们可以通过申请来获取访问权限。全面下载，为深入研究做准备 💻我已经投入时间下载了NHANES所有周期的数据，这为我们的研究提供了坚实的数据基础。虽然这是一个庞大的任务，但考虑到这些数据将为我们的研究带来丰富的洞见，我认为这是非常值得的投资。今天的分享就到这里。希望我的介绍能够帮助大家更好地理解NHANES数据库，并在自己的研究中发挥其价值。请继续关注我的系列分享，我将不断更新挑战进展。如果你对NHANES数据库感兴趣，或者有任何疑问和想法，欢迎留言讨论。让我们共同探索科研的无限可能！🌟
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 6-7！进度汇报：完成文章写作+投稿表格和图片就完成啦，后面就是写作写作是最简单的哈哈–《框架写作法》嘎嘎一顿狂写 到了夜班时间，想了想我又不是“芒果”，所以夜班就把电脑带去了科室坐下就是疯狂输出写作，没成想情绪一下子就到位，写的太入神了，有个大妈喊了我好几声我竟然都没听见看我这样，大妈说：你们医生辛苦、就是有水平，我孙女当年就是没考上某某大学医学院，遗憾的很，然后找了个学医的男朋友我：emmmmmm然后哈哈哈 好了我们说回挑战内容，按照我们之前挑战Meta和MR的经验来说一般1天就能写完初稿，而且其实我在挑战之初就已经在写方法了，所以只需要把跑出来的图片和结果放进去，然后模仿我的目标文献就好啦~光速中文成稿之后就是后再翻译+润色+投稿前准备 至此，挑战成功！！又一次挑战成功，成功迭代0.01个自己~ 下一轮你们希望我挑战什么方向？欢迎大家在评论区一起讨论学习！
各位追求卓越的探险家们，你们准备好迎接这场科研界的速成挑战了吗？接下来的7天，我们将一起完成一项壮举：撰写并发表一篇基于NHANES数据库的SCI论文！这不仅是一次对个人能力的极限挑战，更是一次深入数据世界的探险之旅。🔍 NHANES数据库全景揭秘 🔍 如果你对NHANES数据库还不太了解，那么你即将发现一个全新的科研宝库！这个数据库详尽记录了美国家庭的健康和营养状况，每年收集5000个样本的全面数据，覆盖了生活习惯、健康状况等各个方面。这是一个等待我们发掘的数据宝库！🔥 挑战启航：精准文献检索与期刊筛选 🔥 今天，我已经迈出了挑战的第一步：进行了精准的文献检索，并精心挑选了目标期刊。虽然NHANES数据库相关的文章众多，但高分佳作也比比皆是，多数发表在1区和2区的顶尖期刊上。🧠 热点追踪：抑郁症深度研究 🧠 最近，我被抑郁症的研究深深吸引。通过“NHANES and depression”的检索，我发现了复旦大学的突破性研究，以及Journal of Affective Disorders上的深度好文。这让我确信，抑郁症研究领域还有巨大的潜力待挖掘。🎯 目标期刊：Annals of Medicine 🎯 我已经将Annals of Medicine作为目标期刊。这个期刊的发文量和被引数都非常高，是一个备受认可的学术平台。💡 创新视角：血液指标与抑郁的神秘联系 💡 在不断的探索中，我发现血液指标与抑郁症之间的关系还未被充分研究。这将是我研究的创新点，也是我们共同探索的新领域。🌈…
近期，一篇2024年3月份上线的题目为“The three-dimensional porous mesh structure of Cu-based metal-organic-framework – aramid cellulose separator enhances the electrochemical performance of lithium metal anode batteries”的文章发生了非常有趣的事情。这篇文章发表在材料学1区Surfaces and Interfaces（IF 6.2），这篇文章的通讯作者是来自中国地质大学Yangai Liu…
在挑战的第五天，我们已经完成了数据整理和表格、图形的制作。 首先，我们通过文献回顾，明确了NHANES文章的基本结构。这类文章通常包括数据筛选流程图（Figure 1）、基线资料表（Table 1）、回归分析表（Table 2）、剂量效应关系图（Figure 2）和亚组分析表（Table 3）。Figure 1展示了数据筛选过程，例如，从2013-2014年的数据中，根据特定条件筛选出1900人作为研究对象。这一步骤是数据清洗和预处理的关键。 Table 1对比了抑郁组与非抑郁组的基线资料，使用t-检验或卡方检验分析差异。 Table 2通过三个模型评估暴露与结局的关系，包括未调整的模型和调整了人口统计学、疾病及生活方式因素的模型。 Figure 2利用限制性回归样条（RCS）展示了X与Y之间的剂量效应关系，检验线性与非线性关系，并确定拐点值。 Table 3进行亚组分析，探究X与Y关系在不同群体（如性别、年龄）中的差异，并尝试通过文献解释这些差异。 总结来说，NHANES文章的核心在于选题和数据整理。保持耐心和正确的研究方向是成功的关键。今天的任务已经顺利完成，为后续研究打下了坚实基础。继续前进！
虽然meta分析的难度不高，但是因为工作和生活上各种各样的事情，总有很多拖沓，今天科室有个重病人抢救，九死一生，每天能用于自己成长的时间非常少，一起加油，挑战不能停，绝对不能让挑战失败！今天的任务还是很重的，今日任务=获得Meta分析所需要数据=制定检索策略+下载文献+筛选目标文献。制定检索策略：根据万能选题思路PICOS原则制定检索策略。P（Population）：研究对象，即患者或人群；I（Intervention）：干预措施，对研究人群采用的治疗干预措施或观察指标；C（Comparison）：对照措施，有无对比，与什么对比，对比指标是什么O（Outcome）：结局指标，如生存情况、复发率、缓解率等；S（Study design）：研究类型，是队列研究、病例对照研究还是横断面研究比如一个最简单的例子：吸烟者患肺癌的风险有多大？这个临床问题的PICOS分别是：P:成人I:吸烟C:不吸烟O:患肺癌S:队列研究PICOS明确临床问题→根据常见的三个数据库Pubmed、Cochrane、Embase制定检索策略→下载文献→目标文献筛选注释：在零基础写Meta分析文章之前，建议大家读10篇高分Meta分析文章，搞清楚整个操作流程，在通过PICOS确定了后，一定要多次评估是否有人写过，特别是否在同一类型的文章的其中一个很小部分里面被写了。不然等于白干！倒计时2天！！！！欢迎大家继续围观
文章题目：Association of gut microbiota with cerebral cortical thickness: A Mendelian randomization study中文标题：肠道微生物群与大脑皮质厚度的关联：孟德尔随机化研究论文亮点:本研究通过双向两样本孟德尔随机化（MR）分析，探讨了肠道微生物群与结核病（TB）之间的因果关系。研究利用MiBioGen联盟的肠道微生物群基因组关联研究（GWAS）数据，以及UK Biobank和FinnGen联盟的结核病GWAS数据，分析了195个细菌分类群与结核病及其特定表型（呼吸道结核病RTB和肺外结核病EPTB）之间的关联。研究发现，特定肠道微生物群与结核病风险之间存在单向因果关系，其中肠道微生物群对结核病有因果效应。研究结果为肠道微生物群作为结核病预防、诊断和治疗工具的潜在应用提供了科学依据。此外，研究还强调了特定肠道微生物群在不同类型结核病发展和进展中的潜在作用。尽管存在一些局限性，如潜在的混杂因素和IV选择的不够严格控制，但研究利用公开可用的GWAS数据，减少了混杂因素的干扰，确保了因果推断的可靠性。
进度汇报：数据下载＋数据清洗。 Day2的时候我把所有的数据都下载好了，现在就是数据清洗啦，任何一个公开数据库最费时费力的就是数据清洗了我打算用R来获取相关的数据。获取的数据可以用来构建一个自己的数据库，我换个指标，即换个指标、换个研究人群，就又能有一篇新的文章。 在提取变量之前我们需要确定需要提取什么数据，处理你重点关注的指标（X），和关注的疾病（抑郁，Y），还有一些协变量（Z），具体需要哪些协变量可以根据既往的文献中获得。我就提取了：年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况、贫困收入比率、体重指数（BMI）、肾小球滤过率（eGFR）、睡眠持续时间、饮酒、吸烟状况、心血管疾病、高血压、糖尿病、高脂血症和抗抑郁药使。所以说，数据提取是公开数据库中最费时费力的，但是有代码的话，也还好，毕竟一二区的文章也不是大风刮来的 使用代码提啊提，终于用了2天的时间搞完了因为比如说高血压看起来只有是和否，但实际上定义有很多：目前正在口服降压药或血压大于140/90mmHg，其中血压值是由受过培训的人员连续测量三个血压读数，并计算这三个读数的血压平均值。那么也就意味着，需要提取更多的数据来综合组成这个协变。工程还是很浩大滴 只要数据清晰了，后面的一切都好说，没什么复杂和困难的，重点就是选题（选择指标和idea）+数据提取这就是我花了很多的时间进行初步检索确定目标期、选题的意义千万不要一来就闷头开跑， 一起加油呀~
Meta分析的操作是流程是模板化的，根据PRISMA Checklist要求一步一步逐渐操作就好啦！！Meta分析的挑战相对来说是比较简单的，Meta分析的流程是固定的，只要按照标准操作来，一定可以挑战成功！ 在具体实操之前，我先去PROSPERO上面进行注册，获得注册编号（QS：这个编号很重要哦，一些高分杂志投稿时基本都要提供这个编号，但不一定是必须的）。用自己的邮箱进行注册，依次完成里面的一些“提问”和40个“正式答题”，答题完毕并确认无误后，提交注册，审查时间为10天~3个月。注册完毕，安心等待就好啦，等待过程中就可以抓紧进行后面的步骤.文章不规范，拒稿两行泪，PRISMA是行业规范，必须要读！PRISMA2020条目清单主要包括了：标题、摘要、背景、方法、结果、讨论、其他信息等。实际上就是指导规范的写文章。文章的初步检索让我倍感信心，因为有一些文章有报道，但是没有文章做过相关的meta分析，而且初步来看，这9篇文章都是高分文献，说明我关于心衰的选题方向没有问题（偷着笑了，嘻嘻）工欲善其事、必先利其器，找了2篇顶刊文献进行观摩、学习，思路清晰，操作简单。 注释：任何类型的Meta都不存在难度，所以Meta分析的发文量每年都很巨大，但是Meta的选题确是核心，一般的Meta分析可能在3分左右，但是一些特殊类型的Meta可以发高分文章（有哪些呢？卖个关子，我后面继续发起挑战）。大家一起学起来、动起来，师弟师妹们可以多花些时间思考高分meta，明天我们就检索、下载、筛选文献啦！
文章题目：Causal relationship between gut microbiota and tuberculosis: a bidirectional two-sample Mendelian randomization analysis中文标题：肠道菌群与结核病的因果关系：双向双样本孟德尔随机化分析论文亮点:本研究通过双向两样本孟德尔随机化（MR）分析，探讨了肠道微生物群与结核病（TB）之间的因果关系。研究利用MiBioGen联盟的肠道微生物群基因组关联研究（GWAS）数据，以及UK Biobank和FinnGen联盟的结核病GWAS数据，分析了195个细菌分类群与结核病及其特定表型（呼吸道结核病RTB和肺外结核病EPTB）之间的关联。研究发现，特定肠道微生物群与结核病风险之间存在单向因果关系，其中肠道微生物群对结核病有因果效应。研究结果为肠道微生物群作为结核病预防、诊断和治疗工具的潜在应用提供了科学依据。此外，研究还强调了特定肠道微生物群在不同类型结核病发展和进展中的潜在作用。尽管存在一些局限性，如潜在的混杂因素和IV选择的不够严格控制，但研究利用公开可用的GWAS数据，减少了混杂因素的干扰，确保了因果推断的可靠性。