Day 2-3：可行性评估+方法学评估 今日的主要任务是在第一天的基础上深入的评估该选题的可行性 以及根据目标文献的内容方法学内容是否能够实现 这一步需要非常的谨慎 就和我们做和NAHNES一样 选题就是关键中的关键、重中之重 选对了基本就能发表、选错了就是浪费时间 方法学的东西一定能学会 但是选题所有考虑的内容需要反复评估 所以，我对于类似方法学的文献进行了精细化阅读 发现结果展示和方法学部分和我之前的整理基本一致 写作风格和逻辑基本类似 提取文章的“框架结构”为后面的写作做准备工作 通过整理我们发现可以从以下分析： –疾病负担趋势 –年均变化率AAPC –年龄、时期和队列效应 –性别差异 –2021年的数据展示 –年龄分布 –发病率和死亡率的趋势 我们挑战继续，保持冲劲儿！
医学生们，个个都焦虑爆棚。大家放宽心呀，老学姐给你们支支招，读研没那么可怕。把最重要的先完成，其次都是其次，事缓则圆。 医学专硕读研最重要的是什么呢，当然是顺利毕业，不管你有多少想做的事，都必须把以下5件事完成： 医学硕士生最重要的是完成以下5件事： 1. 顺利通过研究生期间的课程 比如医学统计学、临床流行病学、循证医学等。不要挂科，因为挂科会很大程度影响学习进度。 2. 一次通过执业医考试 研一下学期就要进行执业医考试，一般在6月进行技能考试，8月进行笔试。考试通过后，你将更容易拿到学校奖学金，同时对未来就业影响也极大。 3. 完成毕业论文的撰写并且通过盲审 每所学校对毕业论文的标准不同，但一定要重视质量。建议提前了解学校对盲审和毕业论文的具体要求，避免延迟毕业。 4. 完成学校的毕业要求 有的学校要求小论文必须是研究性文章，不能是Meta分析或综述类型。最好在研二之前发表小论文并获得录用通知。 5. 顺利通过规培结业考试 规培结束后，你将获得硕士学位证、硕士毕业证、执业医师资格证和住院医师规范化培训合格证。这“四证合一”对未来就业或读博极其重要。 规培又忙又累，如何高效发表小论文？ 以临床研究为主。专硕同学没有大量时间泡在实验室，可以结合导师团队的临床工作特点，选定临床研究方向，设计有前瞻性的课题，尽早与导师商量并进行随访，结合临床实践快速产出成果。这个过程虽然繁琐，但只要设计得当，选择正确的统计方法，有机会完成一篇高质量的研究型论文。 但是如果你没有资源、没有导师协助，只靠自己的话，咱可以选择难度小一点发表文章的方式。毕竟完成要保证有一篇符合学校毕业要求的小论文足够。而且，还要尽可能多积累学术成果，这样自己也更有竞争力。 所以推荐像我这样没有背景、纯靠自己手挤SCI的医学生，就去学习挖掘临床公共数据库。 现在比较热门的数据库，像SEER、MIMIC、NHANES、GBD，都有海量数据，权威可靠，而且还是高分期刊的常驻选择！ 规培又忙又累，怎么才能高效发表小论文？ 这个问题，老学姐还是有发言权，一年2篇医学SCI，临床也没有落下过！…
1️⃣面对上级查房还是病患家属咨询，过分谦卑！❌（有时你以为的恭敬谨慎，在他人看来可能是缺乏自信的表现，反倒是泰然自若、不亢不卑的态度更能赢得同行及患者的敬重）。 2️⃣不自信，年轻医生技术往往并不够用，经验更是很少，所以就会表现得很不自信，进而很难获得患者的信任。❌ 3️⃣热衷于办公室社交❌ 一定要尽早认识到：咱们医生的职业生涯，无非聚焦两大核心任务——临床实践与科研探索。许多人或许会引导你在职业生涯早期集中精力于临床实践，随着经验积累逐渐向科研方向发展，但实际上，这两者并非孤立存在，而是相辅相成、相互促进的。对于年轻医生来说，从一开始就要学会平衡临床与科研二者的关系，既要脚踏实地做好每一次诊疗服务，又要敢于挑战未知，积极参与科研项目。这样，不仅能全面提升自己的专业素养，也会在职业生涯中取得更为全面且深远的发展。 不过临床医生的苦逼在于没有自己可自由支配的时间，因为不知道什么时候又开始忙了，一旦有时间，【休息】就变成了最有意义的事。所以很多医生都会吐槽能做好临床就很难了，为啥晋级还要我们发文章。 其实这中间还有一个信息差很多人不知道，这年头并不是一定要耗费很多时间才能发文章的。对于临床医生而言，翻翻公共数据库来做临床研究，发一篇SCI并不算很难。怎么做？常见的公共数据库有以下4种： 1️⃣SEER数据库——癌症研究方向必看！ 2️⃣NCDB数据库——也是美国癌症相关数据库！ 3️⃣MIMIC数据库——重症研究方向必看！ 4️⃣NHANES数据库——全科医学都适用！ 如果你是研究癌症方向的，那么推荐SEER数据库；如果你是研究重症方向的，那么推荐MIMIC数据库；如果以上都不是，那么也有保底的选择就是NHANES数据库！如果你不知道你的方向能不能挖掘公共数据库，可以🍎留下你的研究方向，我帮你看看~ 1 不论面对上级查房还是病患家属咨询，无需过分谦卑！（有时你以为的恭敬谨慎，在他人看来可能是缺乏自信的表现，反倒显泰然自若、不卑不亢的态度更能赢得同行及患者的尊重）。 2 心中须蕴藏“医者傲骨”，即便是初期略显勉强的自信，也要努力塑造专业稳重的形象，这有助于建立良好的信任关系。 3 多实践、勤观察，先专注于自身业务技能的提升；避免抢话头，以免被动承担琐碎无技术挑战的工作；办公室内闲聊吐槽，可以倾听但不必过多参与讨论。 咱们医生的职业生涯，无非聚焦两大核心任务——临床实践与科研探索。许多人或许会引导你在职业生涯早期集中精力于临床实践，随着经验积累逐渐向科研方向发展，但实际上，这两者并非孤立存在，而是相辅相成、相互促进的： 因此，对于年轻医生来说，从一开始就要学会平衡临床与科研二者的关系，既要脚踏实地做好每一次诊疗服务，又要敢于挑战未知，积极参与科研项目。这样，不仅能全面提升自己的专业素养，也会在职业生涯中取得更为全面且深远的发展。 不过临床医生的苦逼在于没有自己可自由支配的时间，因为不知道什么时候又开始忙了，一旦有时间，**【休息】**就变成了最有意义的事。所以很多医生都会吐槽能做好临床就很难了，为啥晋级还要我们发文章。 其实这中间还有一个信息差很多人不知道，这年头并不是一定要耗费很多时间才能发文章的。对于临床医生而言，翻翻公共数据库来做临床研究，发一篇SCI并不算很难。 怎么做？常见的公共数据库有以下4种：1️⃣ SEER数据库——癌症研究方向必看！2️⃣ NCDB数据库——也是美国癌症相关数据库！3️⃣ MIMIC数据库——重症研究方向必看！4️⃣…
在药学方向进行Meta分析时，选题思路是多种多样的，可以从多个角度和领域入手。以下是一些具体的选题思路： 一、药物疗效比较 不同药物对同一病症的疗效比较：例如，比较丹参注射液、红花注射液、清开灵注射液等不同中药注射剂在急性心肌梗死或中风中的疗效。或者对比中成药与常规西药或现代药物在治疗某种疾病（如高血压、糖尿病等）的疗效。 药物不同剂型的疗效比较：如中成药的片剂、颗粒剂、胶囊剂、丸剂等不同剂型在治疗某一病症上的疗效差异。 二、药物安全性分析 药物不良反应发生率及其与疗效的平衡：例如，分析不同中药注射剂的不良反应发生率，以及这些不良反应与疗效之间的关系。 药物长期使用的安全性：对于需要长期使用的药物，可以分析其长期使用过程中的安全性问题，如副作用、依赖性等。 三、药物联合使用效果 药物联合使用的疗效和安全性：例如，分析补肾活血中药联合孕三烯酮治疗子宫内膜异位症术后的效果，或者分析银杏叶提取物注射液辅助治疗脑出血的疗效和安全性。 药物与常规治疗的比较：如中药注射剂与静脉输液、西药注射剂等对特定疾病的疗效与不良反应比较。 四、经典方剂与现代方剂的比较 经典方剂之间的疗效比较：如对不同经典方剂（如四物汤、六味地黄丸等）在治疗同一病症中的效果进行比较。 经典方剂与现代创新方剂的比较：探讨经典方剂与结合现代药理研究改良的方剂在疗效和安全性上的差异。 五、特殊疾病或症状的治疗 针对特殊疾病或症状的药物疗效：如针对癌因性疲乏、反流性咽喉炎等疾病的药物治疗效果进行Meta分析。 辅助治疗的效果：比较中医药辅助西医治疗（如术后康复、放化疗后恢复等）效果的研究，常见于肿瘤康复、慢性病管理等领域。 六、其他选题思路 关注当前热点问题和研究趋势：如新药研发、药物新用途等方面的研究。 从临床指南或综述中寻找选题 改变PICO进行选题 今天要分享的学员就是做的药学方向Meta分析，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：Frontiers in Pharmacology 📉IF=4.4；中科院2区SCI…
⭕️标题：Triglyceride-glucose index and its conjunction with obesity metrics in relation to cardiovascular disease incidence and mortality among hypertensive cohorts: insights from three cohorts ⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5…
Day1：设定目标=目标文献+目标期刊 前期我们通过GBD数据库成功挑战了数期 鉴于有很多的师弟师妹们在不断的追问数据库挖掘的情况 我们这一期进行GBD数据库的挑战 挑战Jointpoint回归和年龄-阶段-队列分析 GBD数据库不用说，大家都比较熟悉了 四大刊的常客 甚至有一个研究生发了一篇BMJ 这对于我们来说都是机会 数据库最大的特点就是：学地理+可视化 不同国家的组合，比如全球？金砖国际？上合组织？ 换个组合就是一篇新的文章 方法学的内容差别不会特别大，无非是增加或者减少工作量 我们一起探索，希望能对自己的科研生活有所突破！ 这次我挑战的是使用Joinpoint和年龄-阶段-队列分析对某一个疾病进行分析 过程主要还是使用Joinpoint软件和代码 在前期的学习和挑战中 任何的代码问题都能通过我们的方案快速解决 所以重点就是学习这个软件就好 确定目标文献和确定目标期刊 这就需要大量的准备工作和科研的敏锐性 至于这种敏锐性需要怎样的培养 这就需要长时间的深度思考、积累和学习 我检索了“age-period-cohort analysis”发现了很多和我的研究类似的文章…
生信分析是什么？医学生为什么学？ 医学生物信息学是一个跨学科的领域，涉及医学、生物学、计算机科学等多个学科，旨在利用生物信息学的方法和工具，挖掘生物医学数据中的有用信息，为疾病诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。 当下救急，快速发表一篇SCI 医学生没有几篇SCI可谓寸步难行，咱毕业需要SCI，求职需要SCI，评职称也需要。 但医学生学业重、临床任务也重，能挪出来搞科研的时间少得可怜，如果你不是一心走科研型医生，那更没有时间也没有资源做周期长的基础实验。 这时，研究周期短的生信分析就成了医学生们的高性价比选择。就拿我室友来说，她学习能力稍微强一些，入门到发表只耗时8个月。大部分人一年左右也能发表SCI! 长尾效应 学习生信，会有利于你在科研道路上多一种手段，并且是更具性价比的手段。 什么意思呢？ 设想一下，今天老板随手扔一个课题方向的时候，你怎么将这个课题落地？ 首先分子怎么来？是看文献一个个忙猜还是通过自己手动用公共数据库筛选？接下来信号通路选哪条？表型应该靠哪个？ 如果都靠看文献来猜测筛选，要看的文献显然多如牛毛！而且这种方法写在文章里多少有点不靠谱，为什么选择这个不选择那个？ 所以没有点生信测序结果，很多文章都拿不出手。无论是基础文章中的分子、机制、表型的筛选，还是和临床研究结合，用高通量数据构建临床变量的预测模型。生信分析都是给科研增加论证维度的升级利器。 医学生怎么快速吃透生信分析？ 最朴素的方法就是边学边用 新手一定要记住生信分析不是学到极致，关键是要会用！！ 直接参与项目，遇到问题解决问题，科研能力也就慢慢培养起来了！刚开始我们处于小白阶段，可能会苦恼课题组没有人做生信课题、或者大家水平高，确实没有时间手把手教你，让你跟上节奏。
机器学习在Meta分析中的应用为这一研究领域带来了创新的方法。以下是一些具体的机器学习做Meta分析的方法： 一、质量评估与偏倚检测 质量评估：机器学习算法可以对纳入Meta分析的研究进行质量评估。通过训练模型，机器学习可以自动识别研究中的潜在问题，如样本选择偏倚、测量偏倚等，从而对研究质量进行客观评价。 偏倚检测：除了质量评估外，机器学习还可以用于检测Meta分析中的偏倚。这包括发表偏倚、选择偏倚等。通过分析纳入研究的特征和数据分布，机器学习算法可以识别出潜在的偏倚来源，为研究者提供调整偏倚的依据。 二、效应量合并与异质性处理 效应量合并：Meta分析的核心任务之一是合并多个研究的效应量，以得出一个综合的结论。机器学习算法可以通过构建合适的统计模型，实现效应量的合并。 异质性处理：机器学习算法可以通过分析纳入研究的特征和数据分布，识别出异质性的来源，并采取相应的措施进行处理。例如，可以使用随机效应模型或固定效应模型来合并效应量，以考虑异质性对结果的影响。 三、动态更新与实时反映最新研究进展 时间序列Meta分析：随着新研究的不断发表，Meta分析需要不断更新以反映最新的研究进展。机器学习算法可以实现时间序列Meta分析，即动态地更新Meta分析的结果，结合新发表的研究数据，实时反映最新的研究进展和证据。 实时数据整合与分析：除了时间序列Meta分析外，机器学习还可以用于实时整合和分析新发表的研究数据。 今天要分享的学员就是做的基于机器学习的Meta分析，一起来看看今天的学员案例吧 接收期刊：INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS 📉IF=3.7；中科院2区SCI 📍发文方法：Meta分析
首先在此祝大家2025新年愉快！🎊🎊 新的一年心想事成，paper必发！💪💪 不做实验就能发文章的类型是绝大多数医学科研入门者绕不开的选项，毕竟时间、投入、性价比都是货真价实的考虑维度，小编今天不作思路拆解，为大家汇总了一下几大不做实验的方向（类型）在2024年整个年度在Pubmed上线的篇数，大家可作参考 🙌毫无悬念，Meta分析断层领先，NHANES、GBD紧随其后，而MIMIC异军突起，SEER则长期稳步前行。 🔥如果你也想学习这些研究类型发文章 🤔这样的结果相信大家与小编的判断基本一样，那么，Meta分析是否出乎你的预料呢❓❓欢迎互动🤗🤗 长期更新医学SCI思维拆解、动态分享前沿发文技能，欢迎大家的支持 !
一张图片胜过千言万语。在学术论文中，图表能够以精简凝练的方式高效呈现大量统计数据。在论文初审阶段，以及准备发表的阶段，期刊编辑和审稿人都会通过浏览论文的图表，大致了解研究内容和成果。所以简练清晰传递信息的图表在论文内容呈现中起到非常重要的积极作用。 网上很多Meta分析入门教程，但鲜少有关注Meta分析图表绘制的，今天我就用自己几篇SCI的经验给大家分享一些图表绘制的小TIPS： 1️⃣Meta分析涉及到的图主要有： ①纳入排除流程图 ②森林图 ③漏斗图 ④Meta回归和气泡图 一、纳入排除流程图 纳入排除流程图一般在结果中最先展示。图中描述了原始研究的纳入排除过程。PRISMA提供了流程图的模板，推荐使用该模板。 绘图建议 二、森林图 森林图是Meta分析结果中的经典图形，它由图形和数据列表两部分组成。其中：🔵 数据列表部分包含各原始研究以及样本量、结局事件数、效应值等信息，原始研究的排列一般遵从一定的顺序，比如发表年代或文献的权重。效应值通常为均数差、OR、RR或HR等，并且要提供置信区间。 🔵 图形部分展示了各研究效应值及其95%CI区间，图中点的大小衡量各研究贡献的权重大小。图的底部为Meta分析的合并值。 二、森林图绘制建议 森林图绘制代码，可参考主页往期分享的笔记 三、漏斗图 漏斗图是结合相关的统计检验，在Meta分析中检查研究是否存在报告偏倚的可能性。漏斗图是一个简单的散点图，反映研究在一定样本量或精准性下单个研究的干预效应估计值。漏斗图最常见的是横轴为各研究效应估计值，纵轴为研究样本量。 绘图建议 四、Meta回归和气泡图 研究间的异质性有时可以归因于某些研究水平的影响因素，此时可用到Meta回归的方法。Meta回归得到的影响因素作用大小可以利用气泡图上显示。 绘图建议