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），其患病率逐年上升。然而，腹部肥胖（AO）和非传统脂质参数对其影响尚不明确。
目前，人口老龄化已经成为全球性难题。许多国家都出台了延迟退休的政策，以减少养老压力。但“一刀切”地延迟退休年龄可能会忽视不同人群在健康状况和工作能力上的差异，无法有效实现延长工作寿命的目标。
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
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。
动力性腹部肥胖（DAO）——即同时存在腹部肥胖和肌肉力量下降，已被研究证实与心理健康恶化有关，但其与抑郁症状纵向轨迹之间的关联尚未明确。
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。
如此新颖的CHARLS发文角度，连导师都说第一次见!今天这篇文章，浙大学者联用全球五大权威队列，结合Meta分析进行验证，成功登顶一区top刊!如此大的工作量，思路还这么清晰，真的值得仔细学习!
今天分享的这篇文章，中国学者用热门指标eGDR，研究数据来自CHARLS和NHANES两大权威数据库，仅用常规思路，6天就被二区收录。
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。
这个口号是不是十分熟悉，但R代码又着实复杂！这不，应学员要求，我们团队终于将轨迹模型的网页版应用开发出来了！再也不用羡慕别人的高分文章了~
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