面对CHARLS这类富含时间信息的队列数据，许多研究者在第一道分析关口就会卡住：该用Logistic回归还是Cox回归？ 作为统计学中常用的回归分析方法，它们都用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。这个选择没有对错，只取决于你研究问题的终极焦点。一句话概括： Logistic回归看“
慢性病（NCDs）是全球主要死亡原因，其发病率和预后存在显著的社会经济不平等。尽管已有证据表明，社会经济地位（SES）较低者更易罹患NCDs，但 NCDs 诊断后长期健康行为维持的社会经济差异尚不明确。
估算葡萄糖处理率（eGDR）作为胰岛素抵抗的简易评估指标，既往研究已证实其与全因及心血管（CVD）死亡风险相关，但其在心血管-肾代谢（CKM）<
臭氧（O₃）是一种强氧化性污染物，近年来随着全球变暖浓度持续上升，已成为全球性公共卫生问题。 然而，目前对于中国老年群体的臭氧归因死亡率负荷的空间和时间趋势信息仍然稀少。
我们的轨迹模型网页版是基于最常用的绘制轨迹的R包——lcmm包开发，以网页版的交互界面进行纵向数据的轨迹模型分析，像潜变量增长模型，潜变量增长混合模型都可以拟合，并且可以自己设置固定效应、混合效应和随机效应。
2025年11月12日，江西省人民医院学者基于CHARLS数据库，在期刊《Cardiovascular Diabetology》（医学一区Top，IF=10.6）发表题为:“Associations of longitudinal trajectories of triglyceride-glucose index combined with classical and novel obesity indices and cardiovascular disease: evidence from a nationwide prospective cohort study in China”的研究论文
2025年11月17日，西安交通大学第一附属医院医院学者用CHARLS 数据库，在期刊《Nutrition & Diabetes》（医学二区，IF=5.2）发表了一篇题为：“Long-term time in target range for body mass index (BMI) and diabetes incidence: insights from CHARLS”的研究论文，旨在探讨长期 BMI 处于目标范围的时间（BMI-TTR，本文将BMI的目标范围设定为18.5 kg/m²≤BMI < 23 kg/m²）与中国中老年人糖尿病发病风险的关联。
谁说独作遥不可及?最近北师大学者就用CHARLS数据库分析睡眠时间与运动认知风险综合征的关联，轻松拿下二区独作!
抑郁与肥胖是全球性的健康问题，在中年及老年群体中尤为突出，已成为重要的公共卫生挑战。 现有证据表明，肥胖与抑郁的共病状态可能加剧中老年人认知功能衰退。然而，
2025年7月26日，浙江省嘉兴市海盐县人民医院学者用CHARLS数据库，在期刊《Cardiovascular Diabetology》（医学一区Top，IF=10.6）发表了一篇题为：“Associations of cumulative exposure and dynamic trajectories of the C-reactive protein-triglyceride-glucose index with incident cardiovascular disease in middle-aged and older Chinese adults: a nationwide cohort study”的研究论文，旨在探讨中国中老年人群中累积CTI（cuCTI）及CTI的动态变化轨迹与新发心血管疾病（CVD）风险之间的关联。
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