今天给大家分析一下NHANES数据库耳鼻喉科可以挖掘的文章方向： 一、耳鼻喉科常见疾病的流行病学研究 鼻炎的流行病学特征：利用NHANES数据，分析不同年龄段、性别、种族和地域人群中鼻炎的患病率、发病率以及相关的风险因素。 耳鸣和听力损伤的关联研究：基于NHANES数据库，探索老龄化、听力损失与耳鸣之间的复杂相互作用，为临床诊疗预后提供真实可靠的建议。 二、耳鼻喉科疾病与营养、生活方式的关系 饮食与耳鼻喉科疾病：分析NHANES中的饮食数据，探讨特定食物或营养素（如维生素、矿物质等）与耳鼻喉科疾病（如鼻炎、咽炎等）之间的关系。 生活方式对耳鼻喉科健康的影响：利用NHANES中的生活方式数据，研究吸烟、饮酒、体力活动等生活方式因素对耳鼻喉科疾病的影响。 三、耳鼻喉科疾病与生物标志物的研究 耳鼻喉科疾病的生物标志物：通过NHANES中的实验室测试数据，寻找与耳鼻喉科疾病相关的生物标志物（如血液指标、尿液指标等），为疾病的早期诊断和治疗提供依据。 生物标志物与疾病进展的关系：分析生物标志物水平的变化与耳鼻喉科疾病进展之间的关系，评估生物标志物在疾病监测和预后判断中的价值。 四、耳鼻喉科疾病的跨学科研究 耳鼻喉科疾病与心血管疾病：结合NHANES中的数据，探讨耳鼻喉科疾病（如鼻炎、咽炎等）与心血管疾病之间的关联，为跨学科治疗提供新的思路。 耳鼻喉科疾病与环境因素：利用NHANES中的环境数据，分析环境因素（如空气污染、气候等）对耳鼻喉科疾病的影响，为环境保护和疾病预防提供科学依据。 挖掘NHANES数据库的耳鼻喉方向学员接收 ✔接收期刊：European Archives of Oto-Rhino-Laryngology 📉IF=1.9 ；中科院3区期刊 📍发文方法：挖掘NHANES数据库
遇到水课，别人打开淘宝、抖音，你偷偷刷这些，这不让你卷成第一名啊！ B站大学的免费视频课程 1️⃣ 基础护理：关永俊老师、陶老师2️⃣ 系统解剖学：霍琦老师3️⃣ 局部解剖学：刘绍壮老师4️⃣ 内科：唐子益老师 / 昭昭老师5️⃣ 外科：徐琦老师 / 贺银成老师6️⃣ 药理、儿科、妇产科：景晴老师7️⃣ 生化：刘不言老师8️⃣ 病理：徐琦老师9️⃣ 免疫学：学免疫的姚小姚🔟 生理：刘忠宝老师 / 罗自强老师1️⃣1️⃣ 诊断：王逸老师 医学英语 除了专业技能知识，英语学习也不能落下。 UP主：Auroray藏宝医学英语、OSMOSIS 📌 藏宝医学英语UP…
1 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，终于在一个夜深人静的晚上，自己突发奇想到了一个合适的题目，立马起身去文献库一搜，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，也再次陷入自我焦虑。 其实原因，归根结底是我们在**“想到主题→进行搜索”** 这一步时，使用的只是关键词检索。这种方式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，甚至根本没有深入阅读过别人的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，看看他们的PICOS是什么？分析方法是哪些？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，那也就证明你所想到的这个题目是具有可行性的。 Meta分析选题的**“切入点五要素”**——临床相关性、争议性、创新性、明确的效应指标、合适的原始研究，可以帮助你判断你的选题是否适合做Meta分析。 2 纳入排除标准——纳入标准 这里又要提到我们老朋友 “PICOS” 原则了，我们可以依据PICOS原则，分别制定纳入标准（注意并不一定要完整地包括PICOS五个要素。） 以这篇文献为例： ✅ P：研究对象，可以是人群，也可以是某一类人群，如儿童、成人、老年人或患有疾病人群。应明确人群特征，如年龄、性别、种族、生理状态（健康/疾病）等对疾病进行定义时，应指明疾病类型、进展的严重程度、疾病诊断方式。在上述meta中，研究对象即为糖尿病患者，作者定义包括1型及2型糖尿病。 ✅ I：干预措施/暴露因素，可以是药物、治疗措施，也可以是环境因素暴露状态。针对药物和治疗这一类干预措施，应包括相关的剂量、时间、强度、频率等，还应考虑在原始研究中是否存在已施加的部分干预措施或者干预措施加强等情况；针对环境因素暴露状态，应明确定义、测量方法等。在该meta分析的文献中，暴露因素为地中海膳食，通过问卷调查对膳食进行收集以进行评价。 ✅ C：对照组或对照措施，在考察临床试验中，对照组常为安慰剂组。在预后治疗上增加另外一种干预措施的研究，则分为干预组和对照组。在上述文献中，对照措施及为非地中海膳食。 ✅ O：研究结局，研究结局有时很难不在纳入与纳出标准，避免因人为设定的研究结局而局限重要的研究结局，但在进行后续分析时研究结局同样重要。在上述文献中，研究结局为心血管疾病和死亡。 ✅ S：研究设计，最简单的一步，研究问题针对的何种研究设计类型则只纳入这种研究设计即可。上述文献纳入的研究设计为前瞻性队列或随机对照试验研究。 纳入标准不能过宽或过窄，标准过宽会导致主题不明确，标准过窄会导致原始研究遗漏。在设置纳入标准的具体条目时，我们可参考前类比主题文献中的相关定义。 2…
Day 6-7任务：光速写作 昨日经过一晚上的战斗 已经完成了文章中的所有Table和Figure 同时我也把文章中的Methods和Results部分写完了 因为包括协变量的定义的内容我在前面变量提取的时候就已经写好了 所以就省事儿很多 后面就是写作 写作其实是最简单的部分 因为“没有任何一篇文章会因为写作问题而拒绝你” 我们早期话费了大量的精力创建了“框架写作法” 快速写出一篇高质量的文章并不复杂 以结果为导向 如何高效快速的写出SCI论文是关键中的关键 1天基本就完成主题引言、讨论部分的初稿 然后再1天完成模板化板块写作、翻译、润色、投稿前准备 然后把图片和表格放在以合适的方式放在合适的位置 然后模仿我的目标文献就好啦 挑战7天完成一篇CHARLS，挑战成功！ 期待继续关注！ 前面有师弟师妹们在私戳 我们对于公开数据库（MR、NHANES、GBD、CHARLS等等）有一套光速科研体系 一起加油~~!
⭕️文献标题 Associations between serum micronutrients and all-cause, cancer, and cardiovascular mortality in a national representative population: Mediated by inflammatory biomarkers （血清微量营养素与全因、癌症及心血管死亡率的关联：炎症生物标志物的中介作用） ⭕️研究背景 癌症和心血管疾病是全球主要死因，慢性炎症是二者共有的关键病理机制。尽管既往研究提示微量营养素（如维生素C、维生素D、β-胡萝卜素等）可能通过抗炎作用降低死亡风险，但结果不一致，且机制不明确。本研究基于美国NHANES大样本数据，首次系统探讨血清微量营养素与死亡率的关系，并解析炎症标志物（CRP、白细胞计数）的中介效应。 ⭕️统计过程 数据来源：NHANES…
刷到一个清空所有通信软件学习生信分析的姐妹，梦回考研时的疯狂呀！！！🤣 本人医学专业，学过几年生信分析，一年发表过2篇生信SCI，上图分享了一些基础的干货（想入门的宝子一定要看看） 讲讲我的故事 生信分析对于医学生来说，确实有一定难度。 但也不用畏惧，生信分析发展到如今，已经有很多前人积累下来的成熟经验供我们使用，想要通过生信分析发一篇SCI，还是没想象中难的！ 难住大家的不是学习本身，而是学习环境。如果你身边没有生信分析的学习氛围，自己瞎琢磨，确实很容易走弯路。但前期有人带你，进步就会很快！ 就像我的室友，运气很好，研一就有为很擅长生信分析的学长带着他跟生信的项目，跟完一个项目后，他就能自己发表SCI了！ 生信分析入门必备：案例拆解生信6大基础分析 生物信息学是什么？ 生物信息学是一门交叉科学，涵盖生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等各个方面。它结合数学、计算机科学和生物学的工具来解析和理解大量数据所包含的生物学意义。 具体而言，生物信息学主要研究 核酸、蛋白质等生物大分子数据库，并通过计算机科学、信息学的方法，对海量的原始数据进行 存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。 此外，生信分析还能帮助科学家查询、搜索、比较、分析基因编码、基因调控、核酸和蛋白质结构功能及其相互关系等重要性知识。 生物信息学在疾病基础研究中的应用 随着高通量测序技术的发展，生物信息学已广泛用于基因组、转录组、蛋白质组等高通量数据分析，在癌症、胃肠道疾病、中枢神经系统疾病、代谢性疾病、内分泌疾病及军见病等研究中发挥关键作用。 应用方向： 生物信息学入门的6个基础分析 ✅ 数据下载及预处理✅ 筛选疾病相关的差异表达分子✅ 基因注释与功能分类✅ 构建分子互作网络✅ 从差异表达分子中筛选关键基因✅ 分析关键基因与临床特征/预后的关联…
Day 5：完成文章中的Table和Figure 数据已经整理好了 那后面就是数据分析 做出Table和Figure 其实有了前面NHANES数据库处理的基础后 这种类型的文章内容基本是类似的 Figure 1：研究人群 Table 1：基线资料表 Table 2：回归分析 Figure 2：RCS Table 3：亚组分析 如果有问题的话 可以找一篇NHANES或者CHARLS的文献仔细品读 整篇文章的核心就是回归分析（到底有没有关系？） 和RCS曲线（如果有关系，是什么样的剂量效应关系？） 我们按照目标范文中的内容一步一步的做就好啦 通过这么久的实践来说 只要数据清洗好了个把小时就能得到所有的图片 大家也会发现数据库的结构和数据的清洗是最费时间的…
公卫的小伙伴如果你们考虑发一篇SCI，可以从Meta分析开始入手，因为这个相对来说好上手还不用太多临床经验 今天小编给大家整理了几个公卫做Meta分析的思路和研究流程，大家可以参考👇 ⭐病毒药物治疗严重流感的Meta分析 ⭐传染病流行率影响因素的Meta分析 ⭐新冠病毒（COVID-19）与肝损伤关系的Meta分析 ⭐不同疫苗对预防传染病效果的Meta分析 今天，统计之光要分享的指导案例就是做的网状Meta学员 ✔接收期刊：International journal of infectious diseases 📉IF=4.8 ；中科院2区期刊 📍发文方法：经典Meta分析 选题思路 1 病毒药物治疗严重流感的 Meta 分析 🔹 研究方法： 选题思路 2 传染病流行率影响因素的…
回归分析在临床研究中的应用非常广泛，扮演着非常重要的角色。回归分析的目的和套路基本上差不多，通常用于： （1）探索危险因素，比如疾病发生或临床结局的影响因素有哪些？ （2）定量分析影响因素对结局的影响，比如血糖和血脂有可能影响高血压病人的结局，哪个影响更大一些？ （3）校正混杂因素，比如饮食模式是结直肠癌的影响因素，但肥胖可能是影响两者关系的混杂因素，需要进行校正，观察饮食模式对结直肠癌的真实效应； （4）预测风险概率，即根据已知的危险因素去预测临床结局的发生概率。 本期给大家整理了一些常见回归分析的定义以及使用场景，近期在学习或者想学习临床预测模型的同学一定要存好了！ 1. 线性回归（Linear Regression） 2. Logistic回归（Logistic Regression） 3. Cox比例风险回归（Cox Regression） 4. 泊松回归（Poisson Regression） 5. 负二项回归（Negative Binomial Regression） 6. 有序Logistic回归（Ordinal Logistic…
Day 4-5任务：完成核心表格和图片 这两天主要任务是数据清洗（已经清洗好了）+数据分析（作图+做表） 数据库最难的、最费时间的就是数据清洗了 我们之前花了大量的时间进行数据清洗 现在来说也是非常方便的了 所以就是说 数据库是个宝 只要数据清晰，怎么挖都是paper 那问题来了，怎么确定我的文章中需要什么数据？ 这就回到Day 1的时候目标文献的确定 因为我们关注的都是CVD这个人群 所以很多的协变量基本不会发生太大的变化 只是自变量的X这个指标会不一样 阅读高质量文献的重要性这个时候及凸显出来了 协变量从既往的文献中获得： 文章中都详细的说明了每一种变量的定义 这也是我们在写文章的时候需要放的内容 对于变量的定义来说有一些是要按照常规 一些也可以自己定义 不管是那种方式，都一定要十分的清晰 单独的变量还是数据组成的复合变量 然后就是使用数据的提取和合并 这需要一些时间整理成可以直接分析的数据…