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2026 年 04 月

今天分享一篇基于自动机器学习(AutoML)与双重机器学习(DML)相结合的研究,作者系统评估了中国67个城市饮用水中ARGs的驱动因素,并实现了从“关联挖掘”到“因果验证”的完整分析框架。
大语言模型(LLM)正被越来越多地用于术前教育和出院指导,但它的效果到底如何?我们真的会评估吗? 北京协和朴美华教授护理团队本科生最新发表于《npj Digital Medicine》(Nature子刊 IF 15.1)的系统综述后发现:现有评估“偏科”严重——大家热衷测量焦虑和满意度,却几乎不关注模型的安全性、公平性和运行效率。该综述基于一个四维评估框架(准确性、可信度、共情、性能),系统分析了20项研究。
今天,给大家介绍的是NHANES Online平台可分析的第 441-444 个NHANES 肺功能指标-----FEV1 值预测值(FEV1_predicted)、FEV1 值预测值百分比(FEV1_predicted_percent)、健康状态_新慢性阻塞性肺疾病以及健康状态_新慢性阻塞性肺疾病分期。同时,还分享了高分文献是如何描述该指标的,以供大家参考。
今天这篇文章真的太不简单了:武大学者紧盯现实热点,推出女性生殖健康的NHANES指标——综合风险指数RRS,该指标在NHANES领域仅有一篇!
今天分享一篇发表在《Neurosurgery》(医学二区top,IF=3.9)的文章,研究团队评估了开放颅脑手术对儿童重型颅脑损伤(TBI)患者出院结局的影响。
中介分析想要做得好,时间顺序和因果逻辑必须理清楚。之前我们曾分享过一篇中介分析相关的文章,里面的思路非常清晰。 最近我们又看到一篇纵向研究,主要探讨了“感知到的虐待性监管如何通过去人性化影响医护人员的反生产工作行为”,研究设计同样规范,我们一起来看一下!
今天,为大家介绍的是CHARLS指标——估计肾小球滤过率(eGFR) 的全新算法:联合肌酐和胱抑素C的计算方法。 目前,eGFR的计算大多仅依赖肌酐或胱抑素C单一指标,而联合方程在CHARLS领域屈指可数,仅检索到一篇使用CKD-EPI方程发表的四区文章,意味着发文空间非常广阔。
因果有向无环图(简称DAG)是临床研究中阐明因果假设的核心工具。它不靠统计软件自动“跑”出来,而是靠研究者基于背景知识手动“画”出来的。
静脉血栓栓塞是癌症患者的第二大死因,发生率可高达23.1%,Khorana评分是目前最权威的VTE风险评估工具,但其预测能力并不理想,C-index低于0.7。
NHANES和GBD的联合文章本就极少,本文更是开辟了双库联合的新思路:用NHANES估计暴露-反应风险曲线,再将其整合进GBD 2023,以完成最新的疾病负担估计!

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