全球中风终生风险逐年上升，中风已成为我国主要致死性疾病。血脂异常是中风的核心危险因素，非传统脂质参数作为新型生物标志物，在中风预测中展现出潜力，但它们与炎症标志物在中风风险评估中的相互作用仍缺乏研究。 近日，暨南大学第一附属医院用CHARLS
中介分析到底该怎么做？最近看到一篇武汉教育部青少年网络心理学与行为重点实验室学者在二区SCI发了一篇论文，做了一个纵向中介模型，我们一起看看！
今天解读一篇2025年11月20日发表在医学顶刊柳叶刀《Lancet》主刊（医学一区，IF=88.5）上的一篇临床试验论文。这项临床试验研究设计很特别，采用2×2析因设计，且不是常规的平行组设计，而是分两阶段实施的序列随机化研究，郑老师团队统计师来详细说说！
《欧洲流行病学杂志》发表了一篇题为“Machine learning in causal inference for epidemiology”的综述。这篇论文没有停留在“机器学习很强大”的泛泛之谈，而是系统回答了三个核心问题
今天分享的这篇中国学者的SCI论文，发表在《Alzheimers & Dementia》（医学一区，IF=11.1）杂志上，重点讲一下文章的统计学方法，集成机器学习与SHAP分析的统计解读。
今天，为大家介绍的是CHARLS复杂稀有高分指标——社会健康决定因素（SDHs）。截至目前，CHARLS共发表相关文章2篇，均为二区以上。
今天要介绍的这篇文章，我国学者用NHANES仅发文3篇的稀有指标——代偿性晚期慢性肝病 (cACLD)，并结合多种肝病研究，发表了IF 5.1的高分文章，思路常规易复现，快来一起看一下吧！
今天，给大家介绍的是NHANES Online平台可分析的第387个NHANES 超稀有指标-----活动与久坐比率（ASR）。
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），是导致全球死亡与残疾的主要原因。既往研究证实糖脂代谢紊乱和抑郁症均是CMM的独立危险因素。
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