今天介绍的这两个指标，在NHANES研究中都属稀少。但学者进一步将二者关联起来，更是少上加少，目前仅发文4篇！怪不得常规思路就能轻松拿下二区，可见选题的重要性！
为协助大家更高效地筛选和整合协变量，CHARLS整理分析平台在“数据提取”单独推出了——协变量板块！
今天在一篇因果推断SCI论文中，看到一个词out of sample，翻译为各模型在所有处理和结局变量下的样本外 AUC 和 MSE。这是何意？“in sample test”与“out of sample”有何区别？
尽管多因素回归仍是目前最常见的方法，但它已不再是前沿方法论的最佳选择。一系列更稳健、更强大的现代方法已成熟可用，且实现简便。了解并应用这些方法，是提升研究质量的关键一步。
近年来，靶向最大似然估计（Targeted Maximum Likelihood Estimation, TMLE） 逐渐成为一种备受推崇的因果推断方法。它不仅具有双重稳健性，还能灵活结合机器学习，在复杂数据中表现优异。
这项研究采用了一种较为成熟的因果推断分析方法：断点回归设计（RDD），很多朋友可能还觉得比较陌生，今天我们重点讲讲！
郑老师的NHANES Online平台，可零代码一键提取和分析数据！目前在持续快速更新指标中！今天给大家介绍的是NHANES Online平台可分析的第392-400个综合指标
心血管代谢共病（CMM）指个体同时患有两种及以上心血管代谢疾病（如心脏病、糖尿病、中风），其患病率逐年上升。然而，腹部肥胖（AO）和非传统脂质参数对其影响尚不明确。
今天，为大家介绍的是CHARLS数据复杂的疾病——痴呆症。截至目前，CHARLS作为我国权威的老龄化数据库，其关于痴呆的研究高达82篇！
2型糖尿病（T2D）全球流行且缩短寿命，虽指南推荐综合管理多项代谢与生活方式风险因素，但其与死亡率和寿命的实际关联，尤其在不同国家人群中的差异，证据仍有限。
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