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提到潜类别分析，我们首先要了解两个基本概念：外显变量和潜在变量。在潜类别分析中外显变量和潜在变量都是类别变量。像社会经济
本文是潜变量分析系列文章第4篇！ 轨迹模型常应用于纵向数据，今天给大家带来一篇《柳叶刀》关于轨迹模型应用的译稿，一起学习顶刊是如何进行轨迹模型分析的。
全氟和多氟烷基物质（PFAS）作为一类有机含氟化合物的集合，具有耐热、耐油、耐高温等特点。因此，PFAS被广泛应用于地毯、纺织品和炊具中。然而，近年来，随着对PFAS的深入研究，人们逐渐发现它对人类健康的潜在危害不容忽视。 PFAS的稳定性极高，分解速度极慢，因此容易在环境和人体中长时间残留。这种“
这篇文章很巧妙！中国疾病预防控制中心施小明教授团队研究80岁以上受试者这个亚人群的体重指数、腰围和死亡率，数据来自中国纵向健康长寿调查（CLHLS），做了一项孟德尔随机化研究。 2024年4月，在欧洲心脏杂志《European Heart Journal》
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2024年4月15日，浙江大学公共卫生学院的学者用CHARLS数据库在《BMC Public Health》(医学二区top，IF=4.5）发表了一篇题为：“Paternal and maternal exposures to adverse childhood experiences and spontaneous fetal loss: a nationwide cross-sectional analysis”的研究论文，探讨妇女及其配偶的不良童年经历 （ACE） 与自然流产和死产风险的关联。 不良童年经历（ACE）分为家族内ACE和家族外ACE，本文将通过logistic回归研究母系和父系ACEs与女性自然流产和死产史的关联。
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今天为诸位分享一篇NHANES的研究，结果很有意思！众所周知，久坐会导致心血管疾病、糖尿病甚至癌症。也有研究表明，定期喝咖啡可以带来多种健康益处。但是很少会想到久坐和喝咖啡的联合作用。
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这篇文章巨简单！北大学者以唐山大地震作为暴露指标，仅采用双重差分（DID）方法评估青春期暴露于地震是否会对晚年认知水平造成影响，结局让人惊讶，让我们一起往下看吧！ 2024年4月23日，北大学者
想学习如何构建预测模型的一定要看这篇文章！到2023年，抑郁症已成为全球疾病负担的首位，特别是中老年残疾人，往往有更严重的抑郁倾向。中国学者使用CHARLS数据库
近年来，NHANES数据库备受青睐，当然，发文量也很大，如果你觉得选题太难，不妨看一下今天我们分享的这篇文章，或许能够为你提供一些新的思路！ 2024年4月18日，中国学者用NHANES数据库在《Cardiovascular Diabetology》(医学
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今天为诸位介绍的这篇文章是一项双向孟德尔随机化研究（MR），惊讶的是，双向因果均为阴性结果发了SCI二区！我们一起来看看！ 2024年4月17日，广东医科大学附属医院的学者做了一项双向两样本孟德尔随机化研究，在期刊
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