Day 5！ 进度汇报：完成Table和Figure 数据已经整理好啦，那现在就是做出Table和Figure 在具体操作之前呢，肯定要再去看文献啦 模仿文献一步一步来就好啦 常规NHANES文章就是需要下面这些，当然 我们也会看到有很多文章会有一些其他的处理，比如加上了机器学习呀 本质上还是这个思路，只不过在暴露的选择、分析方法会有一些差异 万事开头难，我们就先学会这种最简单的思路， 后面我们慢慢学习和挑战别的 Figure 1：研究人群——-数据来源过程 Table 1：基线资料表—–人群基本信息描述 Table 2：回归分析—X与Y之间有无关系 Figure 2：限制性回归样条–X与Y的剂量效应关系 Table 3：亚组分析—敏感性分析 Figure 1：就是简要说明我们的筛选数据的流程，比如说2013-2014总计有10175例，根据我纳入条件（年龄大于20岁，同时具有抑郁评分和暴露某某血清学指标）进行纳入和排除，最终纳入1900人。 本质上就是数据的筛选和清洗流程，对数据处理的过程进行简单的可视化呈现。 Table…
中医的Meta分析若想要更好地发表SCI论文，可以从以下几个方向入手： 一、结合现代医学热点 选择与当前现代医学研究热点相结合的中医研究方向。例如，针对某种常见疾病或病症（如肿瘤、心血管疾病、糖尿病等），探讨中医治疗方法（如针灸、中药、推拿等）与西医治疗方法结合的效果。这种跨学科的结合不仅具有新颖性，而且能够吸引更多读者的关注，增加论文的引用率和影响力。 二、中药研究 中药是中医治疗的重要手段之一。可以选择对某种或某类中药进行Meta分析，评估其疗效和安全性。特别是针对一些有明确疗效且临床应用广泛的中药，如黄芪、人参、当归等，进行深入研究可能更容易获得高质量的研究结果和SCI发表机会。 三、针灸研究 针灸作为中医的特色疗法，在国际上受到越来越多的关注。可以选择对针灸治疗某种疾病的效果进行Meta分析，特别是那些已经有一定临床研究和应用基础的疾病，如疼痛管理、神经性疾病、心理疾病等。这些研究不仅能够验证针灸的有效性，还能够为针灸的进一步推广和应用提供科学依据。 四、中医特色疗法研究 除了中药和针灸外，中医还有许多其他特色疗法，如拔罐、刮痧、推拿、气功（如太极拳、八段锦等）等。这些疗法在某些疾病或症状的治疗上可能具有独特优势。对这些疗法进行Meta分析，评估其疗效和安全性，也是值得考虑的研究方向。 今天分享的学员案例也是中医药方向的 ✔接收期刊：BMC Pulmonary Medicine 📉IF=2.6；中科院3区期刊 📍发文方法：经典Meta分析 一、中药疗效与安全性评估 🔹 单一中药研究： 针对某种或某类具有明确疗效的中药进行深入研究，评估其疗效和安全性。这类研究往往能够揭示中药在特定疾病或症状治疗中的独特优势。 🔹 中药复方研究： 对中药复方进行 Meta 分析，探讨其整体疗效和安全性。复方中药通常包含多种药材，具有协同作用，因此这类研究能够更全面地评估中药的疗效。 📌…
学术树懒 表面人设：优雅宣称“科研需要沉淀”，PPT封面写着“厚积薄发”，朋友圈定期转发《慢就是快：诺贝尔奖得主的十年冷板凳》。 真实日常：同门用Python三分钟跑完的数据，你手工录入Excel时仿佛在敲摩斯密码。导师路过问进度，你缓缓抬头：“快了……在等显著性自己长出来……”同门锐评：“你这进度条是卡在Windows 98了？” Ctrl+Z大师 表面人设：自称“容错率王者”，榜样“撤回是科研最伟大的发明”，桌贴励志标语：“只要手速快，失误追不上我。” 真实日常：撤回给导师发的“收到，立刻当驴做马.jpg”；撤回把“显著性p<0.05”写成“p>0.05”的论文；撤回不小心群发给全实验室的《读研退学可行性分析报告》……深夜对着论文悔：“如果撤回键能撤回撤回键本身，我是不是就能撤回这三年？” 论文野草型选手 表面人设：嘴上说“放养更自由”！ 真实日常：收藏夹里全是《自律逆袭！导师不管如何发SCI？》，每天都在焦虑延期，寻找各种方法写小论文。 野草逆袭：最终在导师“随便做做”的施舍下，放弃依靠导师，学习短期内可以取得成果的发文方法，积攒尝试Meta分析、生信分析、临床研究。研究生三年积累不少SCI成果，妥妥的野草逆袭！ 这位论文野草型选手就是我的读研室友，偷偷询问了他：如何在导师放养、科研基础并不好的情况下，自己学发表SCI的？他给我的回答是：抓热点！挖掘临床公共数据库！ 科研初期，我们大多数人没有科研资源，临床公共数据库就是很好的宝藏，而且有的数据库很火，特别受期刊青睐！ MIMIC数据库 MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC）和飞利浦医疗公司共同建立。 研究者可根据一定的纳排标准筛选感兴趣患者的临床信息，利用这些信息可进行后续的数据分析然后撰写文章，通过数据收集与分析可作为发表SCI论文的重要依据。另外，MIMIC是一个公开数据库，所有患者的信息都经过脱敏处理，发文不需要临床伦理审批。 ⭐ MIMIC 数据库适合什么科室？ 所有科室，几乎覆盖所有科室的急重症数据。不管你是内科，还是外科，MIMIC 数据库中都能找到你想要的数据，而且数据量大。…
最近小编发现挖掘MIMIC数据库做疾病的全因死亡率分析发表文章的分区和IF还都不错，于是赶紧来给小伙伴们分享一下♥。 我随便一搜索就发现几篇中科院一区二区的挖掘MIMIC数据库做的全因死亡率相关文章，大家可以进行阅读 以下是小编稍微总结了一下可以在MIMIC数据库中进行全因死亡率分析的疾病示例： 缺血性卒中：研究者可以利用MIMIC数据库分析缺血性卒中危重患者的甘油三酯-葡萄糖指数（TyG指数）或其他临床参数与全因死亡率的相关性。 脓毒症：MIMIC数据库可用于探讨TyG指数、药物暴露（如昂丹司琼）、机械通气、平均动脉压等临床因素与脓毒症患者住院期间或长期的全因死亡率之间的关系。 急性胰腺炎：基于MIMIC数据库，研究者可以分析急性胰腺炎患者（特别是重症监护病房收治的患者）的血清肌酐/白蛋白比（CAR）或其他生物标志物与短期和长期全因死亡率之间的关系。 慢性阻塞性肺疾病（COPD）和哮喘：MIMIC数据库可用于评估TyG指数或其他临床参数与COPD和哮喘危重症患者全因死亡率之间的关联，以了解胰岛素抵抗对这些患者预后的影响。 此外，MIMIC数据库还被用于分析其他多种疾病的全因死亡率，如非创伤性蛛网膜下腔出血、心脏骤停等。 所以想利用公共数据库发文的急重症同学一定不要错过MIMIC数据库呀❗
当我们建立好预测模型后，如何评价我们的模型好坏呢？ 当我们建立了很多不同的模型，如何评价不同模型之间的优劣呢？ 今天给大家系统介绍一下令人头疼的预测模型的评价。 内容来自于JAMA上面的一篇文章：Discrimination and Calibration of Clinical Prediction Models: Users’ Guides to the Medical Literature。 这篇文章详细介绍了模型评价的主要内容以及各个指标的含义及临床意义，非常推荐感兴趣的小伙伴去阅读原文。 评价模型的标准 评价一个模型的好坏可以从区分度（Discrimination）和校准度（Calibration）两个方面进行。 🔹 区分度 区分度指的是一个模型能正确把人群分为患者/非患者，或者正确区分个体是处于低风险、还是处于高风险，或者正确预测患者是存活，还是死亡等的能力。 但是一个模型只具有良好的区分度是不够的，因为临床是很复杂的，并不是只要正确分类就行了。对于不同的患者，可能他们都处于高风险组，但是对于 50% 的风险和…
作为一个初试压线，复试逆袭至专业前三的过来人，想把我的复试经验掏心窝地说给学弟学妹们！ 复试淘汰的从来不是低分选手，而是【信息黑洞患者】，说白了，复试的本质就是对【临床思维+科研嗅觉+个人应变能力】的综合考核！ 首先警惕认知误区： 背熟课本就能应对专业课提问？ 并不是，也有主任医师现场追问最新NCCN、CSCO+指南 科研空白就注定陪跑？ 其实大部分准研究生们都没有太多科研成果，老师们重点看的是学术潜力而非成果堆积，重要的是求学求知的精神！ 医学考研复试 逆袭专业前三经验 又到了大家紧张准备复试的阶段。作为一个初试压线，复试逆袭至专业前三的过来人，想把我的复试经验掏心窝地说给学弟学妹们！ 复试淘汰的从来不是低分选手，而是 【信息黑洞患者】，说白了，复试的本质就是对 【临床思维+科研嗅觉+个人应变能力】 的综合考核！ 1️⃣ 关于自我介绍 自我介绍准备中英文，建议准备多个版本，1分钟、3分钟、5分钟都要准备，所以一共6篇。自我介绍别偷懒，我踩过坑的。以前不限时的院校复试的时候突然限时，没有准备临场发挥，很影响心态！ 准备自我介绍的时候要注意揉杂模板化，突出自己的优势。凡事没有一个“应该”如何做，不要再用学生思维看待复试，多思考复试的意义是什么？老师想要什么人才？ 从自我介绍开始，就一定要保持自己的节奏，在把握大原则的基础上根据自己的特点来发挥，这种感觉很妙，相信我，节奏不乱复试会很稳！ 2️⃣ 面试核心 🔹 专业课 在复试过程中除了疾病治疗的相关知识外，导师最爱提问的就是疾病的发病机制。用思维导图梳理疾病诊疗路径：病因 👉…
⭕️文献标题 《The Relationship Between the Average Infusion Rate of Propofol and the Incidence of Delirium During Invasive Mechanical Ventilation》 ⭕️研究背景 谵妄（Delirium）是ICU常见并发症，与患者预后不良密切相关。丙泊酚（Propofol）作为ICU广泛使用的镇静剂，其输注速率是否与谵妄相关尚不明确。本研究基于MIMIC IV数据库（16,956例患者），首次探讨丙泊酚平均输注速率与谵妄的关联，为优化镇静策略提供证据！ ⭕️关键统计过程（详见图2） 1️⃣ 数据来源：回顾性分析MIMIC…
随着预测模型的快速发展，预测模型Meta分析的文章量也在快速上升。 对预测模型不够了解的同学来说，想要抓住机会，发表一份高质量的预测模型Meta还存在一定小困难。 今天我们就通过一篇高分文献，来系统了解下预测模型Meta的制作流程。👇 标题：How to conduct a systematic review and meta-analysis of prognostic model studies 预测模型Meta分析的制作流程 随着预测模型的快速发展，预测模型Meta分析的文章量也在快速上升。对预测模型不够了解的同学来说，想要抓住机会，发表一份高质量的预测模型Meta还存在一定小困难。 刚开始有很多的疑问，比如： ❌ 我们在进行数据提取的时候，应该如何进行提取？❌ 是提取建模数据，还是内部验证数据，亦或是外部完整数据呢？❌ 特别是有几个模型的时候，我该如何取舍呢？❌ 预测模型的评估指标有挺多的，又应该如何取舍呢？ 今天我们就通过一篇高分文献，来系统了解下预测模型Meta的制作流程。📌 文献信息：📄…
挑战7天完成NHANES，Day 1! 今天发起一个全新的挑战， 挑战7天完成一篇NHANES数据库SCI！ 今天的主要任务就是初步检索+确定目标期刊。 NHANES数据库全名叫National Health and Nutrition Examination Si Urvey，是一项基于人群的横断面调查，旨在收集有关美国家庭人口健康和营养的信息。项目每年调查一个全国代表性的样本，约5000人。NHANES访谈部分包括人口统计学、社会经济学、饮食和健康相关问题。体检部分包括生理测量、实验室检查等内容。 数据量特别的大，涉及的相关指标很多，可以适合各个不同的科室的朋友来挖掘写作，所以近些年非常多的火热，我也来试试水，嘿嘿 我首先就用简单的“NHANES”进行了初步的检索，发现目前文章非常多， 高分文章不少，仔细看了看，基本集中在5分-10分居多，而且基本都是1区2区，还是可以的。 因为我最近对抑郁症恰好比较感兴趣，就打算做关于抑郁症文章，又去检索了“NHANES and depression”，发文数目和文章的质量都还是不错的，那就真么定啦 刚好出现在第一个文章是复旦大学最新的抑郁文章，后面全是我们之前调整的Journal of Affective Disorders，那我们就换一个目标杂志，我的目标文献就是这篇啦（DOI: 10.1080/07853890.2024.2314235），目标期刊就是Annals of Medicine。…
挑战7天光速完成一篇NHANES，Day 2! 我的新挑战继续进行~ 第2天主要任务：数据库的认识 NHANES数据库听名字就知道和我们的MIMIC、eICU 一样是一个公开数据库， 但是这个数据库的比较特别的点在于数据获取相对来说比较的简单， 也就是说能非常方便的就下载到原始数据， 这对我们这些“临床牛马”来说是非常利好的。 之前也尝试过搞MIMIC，数据量太大了， 本地安装数据库装了很久都没装上， NHANES就没有这个烦恼，可以疯狂冲锋冲锋 利用公开数据库发文章，最重要的就是要知道数据库的数据组成， 他有那些数据，才能知道我可以利用些什么样子的数据进行idea构思。 NHANES是关于营养调查的健康和营养的信息，是一个横断面的调查。 从网站上我们可以看到，数据内容是非常丰富的。 里面有不同的年份，比如“2013-2014”，我们叫一个周期， 因为NHANES每2年上传一次相关数据。 每一个周期里面有很多数据，但是我们主要利用的是（Data, Documentation, Codebooks）， 里面是包括了人口统计学、饮食数据、体格检查、实验室数据、问卷调查和Limited Access Data， 我们最常用的是前5个，…