GBD数据库是被玩明白了！中国医科大学李咏泽教授团队用GBD数据库写了一篇文章，在医学顶刊BMJ发表，一作是一名硕士生。
在影响因素研究领域，众所周知，传统回归方法用得最多。机器学习方法也可以用于识别关键预测因子，是否可以应用在影响因素研究中呢？
如今孟德尔随机化（MR）的热度是越来越大，使用MR分析的高分SCI更是频频发表。除了熟练掌握MR分析方法，更要找到新的分析角度、把握热门的选题。今天本公众号为大家带来最新的中国学者在MR领域的文章，选题新颖、方法简单，让我们一起来看看这篇文章的精彩之处吧！
今天，我们又找到了一篇用癌症幸存者发SCI的文章，川大华西医院的学者用NHANES数据库探索体育活动和膳食质量对癌症幸存者的预后影响，发文二区（IF=12.5）！
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公共数据库与孟德尔随机化公众号不仅分享好的文章，好用的数据库也是第一时间与各位进行分享。同样是中国自己的数据库，复旦大学的学者用CLHLS数据库做了一项观察性研究，用logistic回归就发了JAMA子刊！
顶级期刊心头好，高分文章跑不掉！今天为大家简单介绍一篇IF=9.8北大学者用GBD数据库写的一篇文章，逻辑清晰、主题明确，简简单单就上了SCI！
今天分享的这篇文章很有意思，用上了统计学中的“顶流CP”孟德尔随机化+贝叶斯共定位，强强联手，让孟德尔随机化不再单调！本文思路清晰，设计严谨，结果可靠，想学习孟德尔随机化发文套路的千万不要错过！
本研究旨在利用机器学习方法，从多队列数据中筛选关键变量，构建一个简化且高效的衰弱评估工具，用于预测衰弱状态及其相关临床结局（如CKD进展、心血管事件和全因死亡率），以提升其在真实临床场景中的适用性和可推广性。
中国学者再次刷新了记录！医学顶刊NEJM首次同时刊登两篇由同一中国团队开展的不同药物的临床研究的文章，这也是首次与中国学术会议同步发布研究结果。
在预测模型中，传统的回归模型，如线性回归和逻辑回归，已经在临床研究中使用了几十年。例如，经典的Framingham心血管疾病风险评分就是基于多元线性回归模型的。这些模型通常基于一些假设，如误差的正态性、独立性和同方差性，以及预测变量和结果之间的线性关系。
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