SEER被禁后，难免引起大家对NHANES、MIMIC数据库使用前景的担忧，然而小编想告诉大家的是，问题不大！我们国内的各种数据库已经筹备、应用很多年了，而且一定对加速完善！例如CHARLS数据库，单从发文量角度来说，24年开始已经有爆发的趋势，尤其今年才4月份，总发文量（OA）已经超过去年全年总量的一半！下半年只多不少，还在观望的朋友们可以考虑行动起来了。小编今天也给大家带来最新的CHARLS文献解读，由中山大学团队出品！ ⭕️研究背景 心血管疾病（CVD）是全球死亡首因，而胰岛素抵抗（IR）是重要风险因素。传统IR评估指标（如HOMA-IR）依赖复杂检测，临床推广困难。eGDR（基于腰围、HbA1c和高血压计算）作为便捷指标，过去研究多关注单次测量，但动态变化对CVD的预测价值长期被忽视。本研究利用中国CHARLS队列，首次探讨eGDR的动态变化和累积效应对新发CVD的预测价值。 ⭕️统计过程亮点（详见图2、3） ⭕️关键结果 风险分层：持续低eGDR组CVD风险最高（HR=2.51），骤降组次之（HR=1.95）。 累积效应：累积eGDR最低组CVD风险是最高组的3倍（HR=3.02）。 预测能力：累积eGDR的AUC（0.629）显著优于单次eGDR和TyG（p<0.05）。 临床价值：在基础模型中加入累积eGDR，预测效能提升最明显（IDI=0.009）。 ⭕️结论 动态监测eGDR变化能更精准识别CVD高危人群，累积eGDR的预测价值远超单次测量。这对社区筛查和临床干预策略制定意义重大！ ⭕️可圈可点 创新点：从“单次测量”转向“动态变化”，填补研究空白。（以往的研究主要关注单个时间点的胰岛素抵抗指标（如eGDR或TyG），而忽略了其随时间的动态变化。） 统计设计：联合聚类分析与累积指标，捕捉长期效应，提升模型解释力。 临床转化：强调“动态监测”在慢病管理中的实际应用价值。 ⭕️思路启示 纵向数据分析（CHARLS数据库特点）：时间维度信息能揭示风险演变，避免单点偏差。 人群分层技巧：K-means聚类简化复杂变化，适合临床场景落地。 指标优化：累积指标（如累积eGDR）比单次值更稳定，尤其适合代谢性疾病研究。 数据收集 1. 数据来源： 2. 样本选择： 变量定义与计算…
作为医学生，我们踏上的是一条需要终身学习的阶梯式成长之路。医生的职业特质，决定了我们必须在知识、技能、沟通能力的多维度上持续学习，一些医学生必须要掌握的知识技能，都是过来人的经验！ 🟢 掌握好学科专业知识 医学理论是临床实践的核心支撑，尤其是解剖学、病理学、生理学等基础学科，尽管学习过程枯燥，但却是未来应对复杂临床问题的“底层代码”。 比如医学生进入临床阶段，当导师在查房时问及患者补液量计算，看似基础的问题却涉及生理平衡、体液分布等多方面知识，若能从体重、脱水程度、基础代谢等维度精准作答，不仅能展现知识储备，更会被视为可重点培养的潜力股。 这些基础理论如同建筑地基，决定了临床思维的深度和解决问题的能力边界，只有筑牢根基，才能在面对疑难病例时触类旁通、从容应对。 🟢 提升医学英语能力 医学前沿成果90%以上以英文形式首发，《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》等顶刊的即时追踪需要专业英语阅读能力。四六级高分仅是起点，文献精读与SCI论文撰写能力才是核心竞争力。 大家在日常生活中，要不断提高我们听说读写的综合能力，早日高分通过英语四六级；硕博阶段接触英文文献，尝试发表英文文章。只有经过长期严格的训练，在实战中我们才会游刃有余。 🟢 临床实践操作能力 临床实操技能的核心是在于对解剖知识的熟练程度以及大量临床经验的积累。 比如手术切除肿物，手术的难点在于神经和血管的解剖分离，如果这些重要位置都能准确避开或游离，手术创伤会小很多。当然每个人解剖位置有所差异，高矮胖瘦各有不同，这就需要大量手术经验和举一反三。 如果整体解剖了然于胸，就能比较快速的完成手术，这也是为什么同样是一个手术，有些医生做起来快，有些医生做起来慢。 另外，手术器械的熟练使用也是提高临床技能的方式之一，毕竟我们做手术主要是通过手术器械，如果工具都用不习惯，手术不可能做好。我们可以自己购买一套手术包，空余时间把剪刀、持针器等握在手中找感觉。 🟢 学会处理人际关系 和护士、和上级、和患者甚至和家属护工，良好的沟通能力、冷静平和的良好心态，站在对方角度考虑的同理心，都是处理好人际关系的重要条件，要时刻想着在这些方面要求自己。 在临床上，我们经常要和护士打交道，要知道，一名经验丰富的护士能敏锐发现患者细微变化，甚至补全医生诊疗中的疏漏，实现“1+1>2”的协作效果。 🟢 学会文献阅读 学会读文献可以很好地扩展专业知识面，了解相关领域疾病在国内外的最新动态，可能有些同学认为论文很难写，不知道该从什么点进入，这个时候不要着急，大量阅读文献，了解的多了就慢慢知道论文框架结构究竟是怎样的。 文献阅读应遵循「由点到面」原则：初期精读10篇领域顶刊论文掌握论证框架，再通过300+篇泛读构建知识网络，重点关注RCT研究设计、meta分析数据整合方法。 🟢…
医学都来学，挑战7天完成一篇NHANES，Day 5！ 进度汇报：完成Table和Figure。 经过数据的整理，接下来的任务是制作Table和Figure。在开始具体操作之前，我再次翻阅了相关文献，以模仿文献的思路来进行操作。NHANES文章的常规流程通常包括以下几个步骤，当然，也会有一些文章采用了其他处理方法，比如机器学习，但本质上还是一样的思路，只不过在数据的选择和分析方法上会有一些差异。在刚开始的时候，我们可以先学会最简单的思路，之后再逐步学习和挑战其他方法。 Figure 1：研究人群的数据来源过程。这个图表简要说明了我们筛选数据的流程，比如在2013-2014年，总共有10175例数据，根据我的纳入条件进行筛选和排除，最终纳入1900人。这是数据筛选和清洗流程的可视化呈现。 Table 1：基线资料表。这个表格用于比较不同人群之间的基线资料差异，例如抑郁组和非抑郁组，以描述人群的基本信息。在这个表格中，我们会列出不同变量的连续或分类数据，并进行t-检验或卡方检验等统计分析。 Table 2：回归分析表。通过构建不同的回归模型，评估暴露和结局之间的关系是否稳健。这包括了三个不同的模型，分别是 Crude Model、Model I 和 Model II。在这些模型中，我们会纳入不同的协变量，例如人口统计学信息和疾病情况，以评估其对结果的影响。 Figure 2：限制性立方样条（RCS）结果图。通过RCS曲线的呈现，展示了X和Y之间的剂量效应关系。这种图表非常直观地展示了线性和非线性关系，并且通过检验P for non-linear是否小于0.05来判断是否存在非线性关系。 Table 3：亚组分析表。这个表格用于评估X与Y的关系是否在不同的亚组中存在差异。通过在不同的组别（如性别、年龄、特定疾病）中进行分析，我们可以观察到X与Y的关系是否依然稳健存在，以及在不同组别中是否存在差异。 这些Table和Figure是NHANES文章的主要结果展示方式。由于数据已经整理好，后续的分析工作实际上相对简单。选题和数据的整理才是最费时间的部分，也容易让人浮躁，但只要方向正确，就一定能够获得成果。 今天的挑战圆满成功，继续加油！
一、不同干预措施的直接与间接比较 切入点 当现有研究缺乏直接头对头比较时，通过网状Meta分析整合直接和间接证据，解决“多干预措施排序问题”。 选题建议 案例参考 二、特定人群的疗效差异分析 切入点 聚焦特殊人群（如儿童、术后患者），探索不同干预措施在特定群体中的效果差异。 选题建议 案例参考 三、多结局指标的整合评估 切入点 同时纳入多个结局指标（如功能评分、生活质量、安全性），综合评估干预措施的整体效果。 选题建议 案例参考
医学直博已毕业，是课题组3年来唯一一位按时毕业的博士生🤣 课题组学生10人，读博期间也帮导师带过3个硕士。入学后有的研究生进步特别快，研一就能自己发表一篇SCI，也有的研究生完全带不动，怎么努力都要延毕。 那么不同研究生的科研能力究竟差在哪呢？ 以我的经验，科研能力有3个阶段： ✅ 首先是掌握文献、理解课题。✅ 其次是独立分析和解决问题的能力。✅ 最后是建立对研究领域的整体视野和研究品味，能够辨别哪些问题值得研究。 这三个阶段就像从山底到山顶的台阶，很多人都会卡在第二个台阶。 这3个阶段也给我们一个启示，科研能力的提升是有路径的，有人就是这么进步的，认清自己的阶段，慢慢提升，不着急，山也是慢慢形成山的！ 🎯研一阶段：理解课题 研一阶段，大家的水平都差不多。这个阶段最重要的任务是学会理解课题。 接手导师的课题后，自己要主动查阅相关文献。 建议文献阅读的顺序为：中文综述 👉 英文综述 👉 高分文章+硕博论文 综述可以帮助我们了解研究内容的现状，高分文章中的新观点以及技术可以做借鉴，在硕博论文中可以找到相关实验的具体步骤。 带着问题读文献，深刻理解课题的意义： 1️⃣ 研究的目的是什么？2️⃣ 可以采用哪些方法，选择这些方法的理由及优缺点？3️⃣ 该研究与其他类似研究的独特之处？ 也就是说在给导师汇报的时候，不仅是罗列研究结果，最好是给出结果的解读。如果你无法指出哪些地方重要，哪些地方好或不好，证明你没有去研究背后的逻辑。…
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 3-4! 进度汇报：数据下载＋数据清洗。 在Day 2，我已经将所有的数据都下载好了，现在就是数据清洗的时候了。对于任何一个公开数据库来说，数据清洗都是最为费时费力的一环，但也是非常关键的步骤。我打算使用R来处理相关的数据，这样获取的数据可以用来构建一个自己的数据库。只要换个指标、换个研究人群，就又能有一篇新的文章诞生。 在开始提取变量之前，我们需要明确需要提取哪些数据。我特别关注的指标包括：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用等。确定需要提取的变量是关键的一步，而这些协变量的选择可以根据既往的文献中获得。数据提取是公开数据库中最耗时的环节之一，但有了代码的帮助，也能够顺利进行，毕竟一篇二区的文章也不是易如反掌的。 通过代码的提取，我终于在两天的时间内完成了数据清洗工作。有些变量看起来似乎只有是或否的情况，但实际上其定义却有很多细节。举个例子，对于高血压来说，定义不仅包括目前是否正在口服降压药或者血压是否超过了140/90mmHg，而且还需要考虑血压值的测量方式等。这就意味着需要提取更多的数据来综合组成这个协变量。这一工程的确是相当浩大的。 只要数据清洗完成，后续的工作就变得相对简单，没有什么复杂和困难的。而重点就在于选题（选择指标和idea）以及数据提取这两个方面。这也是我花了很多时间进行初步检索并确定目标期刊、选题的意义所在。在开始研究之前，一定要慎重考虑，千万不要一来就急于开跑。 一起加油吧！期待明天的进一步进展！
⭕️文献标题 Joint association of the triglyceride-glucose index and stress hyperglycemia ratio with incidence and mortality risks of new-onset atrial fibrillation during sepsis: a retrospective cohort…
今天给大家推荐一些统计学数据 ⭕入门可以看 （1）Basic Biostatistics B. Burt Gerstman ISBN: 978-1-284-03601-5；如果习惯中国教材模式的，那么就 Fundamentals of Biostatistics ISBN: 978-1-305-26892-0 编排习惯和国内教材简直如出一辙； ⭕如果要应用类型的 建议随便找个R的统计教材就好，医学统计和生物统计无非就是穿了个马甲 The New Statistics with R ANDY HECTOR DOI:…
生信文章包含哪些类型 生信文章包含哪些，我用一句话来总结： 凡是基于测序数据进行分析的文章，都是生信文章，如果按照这个观点来看的话，单细胞测序与孟德尔随机化研究，毫无疑问也是属于生信。 🌞 传统的生信，主要分为这四步： 1️⃣ 第一步是针对测序数据进行差异分析，找出不同分组样本当中，差异表达的基因🧬。 2️⃣ 第二步是针对差异表达的基因，进行功能聚类，将差异基因按照不同的信号通路或者相关功能进行富集分析。 3️⃣ 第三步就是构建分子互作网络，也就是找到这些差异表达基因之间的一些内在联系。 4️⃣ 第四步，回归到我们研究科学问题本身，上述这些基因表达差异、信号通路或者功能的差异，以及分子之间相互联系，具体反馈到我们实际研究的科学问题上，会得到怎样的结论？ 🌞 单细胞测序，其实就是针对不同细胞亚群的研究，主要用于三个方面的研究： 1️⃣ 第一个是图谱类研究，主要就是回答一个问题，你的研究样本，具体包含哪些细胞亚群，这些细胞亚群，有哪些特异性的分子，以及有哪些特异性的生物学功能。 2️⃣ 第二就是用于研究的发现阶段，主要发现与疾病相关的细胞亚群。 3️⃣ 第三个就是验证类研究，比如你通过其他手段，发现了一个关键分子与疾病的关系，那么你可以通过单细胞测序，看看这个关键分子在哪些细胞中表达，进而知道相关的细胞亚群与疾病的关系。后续再针对这个细胞亚群进行深入的研究。 🌞 而孟德尔随机化，用一句话来概括，就是利用自然界中，随机分配的基因型对表型的影响，进一步推断表型对疾病的影响。 主要是用于推导因果关系，比如，你通过调查发现，肥胖的人，患二型糖尿病的比例要比体重正常的人高，那么你要去弄懂，到底是肥胖导致的二型糖尿病，还是二型糖尿病导致的肥胖，这就需要用到孟德尔随机化研究。
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 2! 我的新挑战继续进行~ 第2天的主要任务是了解数据库。 NHANES数据库一听名字就知道和我们的MIMIC、eICU一样是一个公开数据库，但与众不同的是，NHANES的数据获取相对来说更加简便，也就是说可以非常方便地下载到原始数据，对我们这些“临床牛马”来说是非常有利的。之前尝试过搞MIMIC，但由于数据量庞大，本地安装数据库花费了很长时间，NHANES就没有这个烦恼，可以轻松上手。 利用公开数据库发表文章，最重要的就是要了解数据库的数据组成，知道它包含哪些数据，这样才能确定可以利用哪些数据进行构思。NHANES是关于健康和营养调查的横断面调查。从官方网站上我们可以看到，数据库内容非常丰富。 NHANES数据库包含了不同年份的数据，比如“2013-2014”，我们称之为一个周期，因为NHANES每两年上传一次相关数据。每个周期里包含了大量的数据，但我们主要利用的是Data、Documentation、Codebooks，其中包括人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data，而我们最常用的是前五个。Limited Access Data需要申请批准后才能使用。 点击进入后，我们可以看到Doc File和Data File，通过Doc File我们可以了解这个数据集的基本情况，点击Data File就能下载数据，然后利用R或者SPSS等软件打开这个XPT格式的数据集文件。 因为后面会用到NHANES里的数据，所以我花了一些时间将所有周期的数据全部下载下来，这个工作量还是相当可观的。 好了，今天的分享就到这里啦！期待明天的继续探索！