最近一项研究走了另一条路，他们让自动机器学习（AutoML） 系统性评估了8类分子表征（从2D/3D描述符到深度学习嵌入），完全自动化完成特征提取、模型选择与优化。
今天给大家带来一篇2025年12月23日发表在顶刊BMJ（医学一区，IF=42.7）的临床试验文章，研究团队在发现比例风险假设不成立后，运用分段Cox模型、时变HR曲线等互补的方法，精准揭示了药物“早期强效、后期衰减”的真实获益模式。
如果你在医学研究、临床实践、公共卫生或药物评价等领域工作，是否曾为选择“最佳”预测模型而纠结？今天为大家介绍一个可能改变你数据分析方式的强大工具——超级学习者（Super Learner，SL）。
前几天，我们分享了浙江中医药大学医学技术与信息工程学院冯亚宁博士，挖掘CHARLS公共数据库数据，于2025年3月，一作兼通讯在《Cardiovascular Diabetology》（医学一区，IF=10.6）杂志上发表的一篇因果推断研究论文，采用了纵向靶向最大似然估计（LTMLE）方法。
今天和大家分享一篇在Google Scholar被引用1078次的中科院三区SCI，2018年发表在《Health Psychology And Behavioral Medicine》期刊上，题为：Network analysis: a brief overview and tutorial（网络分析：简要概述和教程）。
最近老郑分享了很多因果推断的前沿方法学推文，今天介绍另一种前沿方法，工具变量因果森林。2025年11月发表在《International Journal of Epidemiology》（医学二区，IF=5.9）的一项研究，是一篇典型的因果推断研究，采用工具变量因果森林这一前沿机器学习方法，探究退休对认知功能的异质性影响。
很多朋友没有数据，没有试验条件，只能通过挖掘公共数据库数据开展研究，但又不想简单做个关联性研究，公共数据库数据难道不能探讨因果吗？
还在死磕单一指标？人上交大学者直接包揽12个炎症指标，思路还是常规思路，但IF值可不低！这么多指标的组合，着实不多见。各位小伙伴可以直接换个选题套模板~
美国国家健康和营养检查调查（NHANES）是一项旨在评估美国成人和儿童健康和营养状况的研究计划。该调查的独特之处在于它结合了访谈和体格检查。由美国疾病控制和预防中心（CDC）负责为国家提供健康统计数据。
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