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Day3任务：数据下载＋数据清洗 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来实现，比stata方便很多 前期我就把所有的数据都下载好啦（非老大劲了）现在主要的目标就是进行数据清洗去我们下载好的数据中用R将所需要的数据提取出来 但在跑代码之前我们得知道自己需要哪些数据，不然就算下载好的数据摆在我面前也无从下手～主要有三个方面：重点关注的指标X（HRR），关注的疾病（心血管疾病，Y），还有一些协变量（Z），具体需要哪些协变量可以根据目标期刊里既往所发表的文献中筛选获得并不是所有的协变量都需考虑进去，言之有理即可～ 我这篇文章主要包括以下协变量：年龄、性别、种族、教育程度、家庭收入与贫困比(PIR)、咖啡因摄入、总能量摄入、体重指数(BMI)、腰围、吸烟状态、饮酒状态、糖尿病、高血压和高脂血症。 因为之前比较熟悉这个代码啦，所以提数据的时候很easy～用代码提啊提，用半天的时间就搞完了不过有些数据还是要做的细致一点的～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量工程还是很浩大滴！毕竟一区二区的文章也不是风刮来的但做多了也就熟练啦～猛猛一顿筛选就搞定！ 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刊、选题的意义千万不要一来就闷头开跑 一起加油呀~

🔍 引言：好的选题是成功的一半！在传染病学领域进行Meta分析选题时，选择一个既有意义又能吸引读者兴趣的主题至关重要。以下是一些技巧和建议，帮助您确定合适的Meta分析主题： 传染病学 Meta 选题技巧 📌 明确研究问题： 首先要明确您的研究问题是什么。这应该是一个具体、清晰且有实际意义的问题。例如：某种传染病的最佳治疗方法或预防策略的有效性等。 📌 识别知识缺口： 通过文献回顾识别当前研究的空白点或争议点。这些地方往往是开展Meta分析的良好起点。因为它们可能揭示了现有证据相互矛盾或不一致之处。 📌 考虑临床重要性和实践影响： 选择的研究问题应该在临床实践中具有重要意义和广泛关注的主题。例如，评价抗生素治疗方案的效果，或某些疫苗或感染控制干预措施在安全性和有效性上的差异。 📌 数据可得性： 确保有足够的相关研究可以纳入您的Meta分析中。理想情况下，这些研究应使用类似的方法、报告相同的关键结果指标以便于综合分析。 📌 创新性与新颖性： 尽管Meta分析常常基于已发表的研究，但选择一个新颖的角度或关注一个此前未被充分探讨的领域可以使您的工作脱颖而出。 📌 系统性注册： 考虑在开始前注册您的Meta分析计划（如PROSPERO），这不仅能增加透明度，还能提高研究质量，辅助打击重复发表和结果偏倚问题。 📌 跨学科合作：…

现在的师妹也太卷了吧！00后师妹刚进组就准备跟着导儿学做临床预测模型！ 想起自己研一啥也不知道，要是有师妹这觉悟，毕业前也不会这么焦虑吧😭 1️⃣ 临床预测模型是什么 ⭐⭐ 临床预测模型是基于多因素模型，通过分析患者的临床信息，如症状、体征、检查结果、遗传因素等，来预测患者患某种疾病的概率，或者预测某种疾病在未来某个时间点发生特定结局（如复发、恶化、死亡等）的概率。 临床预测模型包含多个预测因子，这些预测因子包含了临床研究中常用的特征（例如：患者特征、疾病或治疗相关特征）。 2️⃣ 临床预测模型分类 预测模型一般可分为诊断模型和预后/疾病发生模型两大类。 📊 常用统计方法： ✅ 诊断模型中： 通常使用 Logistic回归 进行分析。 ✅ 预后/疾病发生模型中： 通常使用 Cox回归： 3️⃣ 二者有什么区别（帮助你更深理解预测模型） 📌 区别：…

1️⃣ Meta分析是什么？为什么建议医学科研小白学？ Meta分析（Meta-analysis） 是一种系统性的统计方法，旨在整合多个独立研究的结果，通过定量分析得出更精确、可靠的总体效应估计。 其核心原理是通过合并不同研究的数据，克服单一研究样本量小、结论偶然性高的局限性，从而增强统计检验效能，评估研究间的一致性，并探索异质性来源。 Meta分析不仅需要严格的文献检索和质量评估，还需选择合适的统计模型（如固定效应模型或随机效应模型），以综合效应值并解释结果的意义。 🎯 说人话，简单理解就是：对文献的二次分析。 不需要我们做实验，也不需要收集数据！ 这也是推荐大家学的原因之一：简单易上手，人人可接触。要知道在菜鸟阶段，普通人是没有科研资源的，Meta分析这种不需要资源的科研，就是我们的垫脚石。 此外，眼下学习Meta分析可能是为了快速发表一篇SCI，但从长远看，学Meta是为以后的科研做铺垫！可以看下图Meta分析的基本流程，走完这个流程，你的文献检索、文献筛选、统计分析等基础科研能力都能练习到，这些都是科研必备技能！ 🧠 Meta 7步速成： 2️⃣ Meta分析如何选题？🎯 很多人在选题时经常会碰到一个问题：找了好久都没有合适的选题，终于某天突发奇想到一个合适的题目，立马去文献库一搜，却发现已经有人早已做过这项研究，于是又一次卡在选题这里…… 我们在“想到主题 → 进行搜索” 这一步，使用的是关键词检索。这样检索出来的文献大多数情况下都是几十上百篇，而我们只是看到有人写了这个方向的文章，就自我否定这个选题，甚至都没有点进去阅读过别人发表的Meta分析文章，也没有深入探究其发表的论文是否有缺陷和不足。 所以当遇到这种情况时，最好的方式是把那些和你所想题目相近的Meta分析文章读一读，看看他的PICOS是哪些？分析方法是哪种？多久发表的这篇文章？ 如果我们来做，还可以从哪些方面去切入研究？如果这些问题自己可以回答出来，那也就证明了你所想到的这个题目具有可行性。 这里给大家分享一个Meta分析选题的“切入点五要素”，帮助大家快速判断自己的选题是否适合用来做Meta分析： 🟨…

⭕️研究背景 缺血性心脏病（IHD）和缺血性脑卒中（Ischaemic Stroke）是全球致死的两大主因，但既往研究多孤立分析单一疾病。共病研究面临数据与方法学挑战，而全球视角的共现模式与风险因素关联仍不明确。本研究首次结合GBD 2019数据，从空间分布角度解析203个国家/地区的共病特征及关键风险因素。（不用怀疑，这就是2025年近期上线基于GBD2019的研究） ⭕️统计过程亮点 1️⃣ 数据来源：GBD 2019数据库，覆盖203个国家/地区，包含68种风险因素。 2️⃣ 分类方法：基于发病率四分位数划分三类区域（一致区、IHD主导区、脑卒中主导区）。 3️⃣ 机器学习+传统统计： SHAP模型筛选重要性变量（如高血压、低温、吸烟）。 负二项回归量化风险因素相对风险（RR）。 4️⃣ 归因分析：计算人群归因分数（PAF），评估风险因素对疾病负担的贡献。 5️⃣ 空间映射：结合ArcGIS可视化全球风险暴露分布。 ⭕️关键结果 1️⃣ 共病区域划分： 一致区（43.8%国家）：IHD与脑卒中发病率水平相同（如俄罗斯）。 IHD主导区（29.1%）：高收入国家为主（如澳大利亚、加拿大）。 脑卒中主导区（27.1%）：低收入国家为主（如中国、印尼）。 2️⃣…

文章题目：Association between ZJU index and gallstones in US adult: a cross-sectional study of NHANES 2017-2020 DOI：10.1186/s12876-024-03553-9 中文标题：ZJU指数与美国成年人胆结石的关联：2017-2020年NHANES横断面研究 发表杂志：BMC Gastroenterol 影响因子：2区，IF=2.5 发表时间：2024年12月 今天给大家分享一篇在2024年12月发表在《BMC Gastroenterol》（2区，IF=2.5）的文章。本研究旨在评估ZJU值与患胆结石风险之间的相关性。 研究方法：本项横断面研究分析了2017年至2020年美国国家健康和营养调查（NHANES）数据库的数据，共纳入6155名受试者，通过多元逻辑回归、受试者工作特征（ROC）曲线、亚组分析和限制性三次样条回归（RCS）分析评估ZJU指数与胆结石形成的相关性。 Table&Figure…

挑战5天光速完成一篇NHANES预测模型，Day 5！Day5任务：完成文章写作+投稿 昨天已经将图片、表格和初稿都已经整完啦，后面就是翻译润色和投稿哩！ 写作其实是最简单的哈哈哈～有我们的《框架写作法》理清思路，我昨天在跑完结果后才能快速写完初稿哈哈哈～ 今天的任务比较轻松，只需要补充模块化写作部分，然后翻译润色，根据目标期刊改格式就好啦！改完以后再发给导师看一眼就可以准备投稿咯～～ 挑战5天完成一篇NHANES预测模型，挑战成功！！！