在医学观察性研究中，混杂因素调整是确保因果推断准确性的核心步骤。然而，当研究涉及多个风险因素时（如心血管疾病、糖尿病、痴呆等），混杂因素的调整方法是否合适往往被忽视！ 但是，不恰当的混杂因素调整可能导致效应大小的低估、高估甚至反转。 2025年3月5日，中南大学湘雅公共卫生学院学者团队在
决策曲线在临床预测模型分析中并不是必需的，我们也可以看到，在一些模型构建的文章中并没有临床决策曲线。
很多时候，开展临床、护理研究，通过一项调查或者最终研究，我们当然你希望去探讨因果关系。但是，很多时候，流行病学研究不仅仅是因果关系研究，也可能是描述性研究或者预测研究。 在这种情况下，如果我们开展了一箱基于回归分析的研究，通过分层或者多变量回归控制了“混杂”，那就可以说是“独立的影响因素”，视为具有
在糖尿病肆虐全球的当下，已有超过5亿成年人深受其害！而环境中的重金属镉（Cd）——一种已知的致癌物质，广泛存在于烟草、污染和食物中，对糖尿病患者更是雪上加霜。
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炎症与胰岛素抵抗被公认为动脉粥样硬化的双引擎，但其联合效应对中风的影响
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