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课程内容丰富，由浅入深，全面帮助你快速掌握 NHANES数据库的数据挖掘、数据分析，案例复现，数据实操，自己照虎画猫重现，最后运用到自己的文章中。两天即可掌握Nhanes数据库发表论文的技巧。
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公共数据库与孟德尔随机化公众号不仅分享好的文章，好用的数据库也是第一时间与各位进行分享。同样是中国自己的数据库，复旦大学的学者用CLHLS数据库做了一项观察性研究，用logistic回归就发了JAMA子刊！
顶级期刊心头好，高分文章跑不掉！今天为大家简单介绍一篇IF=9.8北大学者用GBD数据库写的一篇文章，逻辑清晰、主题明确，简简单单就上了SCI！
今天分享的这篇文章很有意思，用上了统计学中的“顶流CP”孟德尔随机化+贝叶斯共定位，强强联手，让孟德尔随机化不再单调！本文思路清晰，设计严谨，结果可靠，想学习孟德尔随机化发文套路的千万不要错过！
本研究旨在利用机器学习方法，从多队列数据中筛选关键变量，构建一个简化且高效的衰弱评估工具，用于预测衰弱状态及其相关临床结局（如CKD进展、心血管事件和全因死亡率），以提升其在真实临床场景中的适用性和可推广性。
近年来，预测模型在护理领域可以算是热门选题。无论是申请课题，还是硕士论文，预测模型统统都能驾驭。先前我们就发现过两篇由中国学者发表在SCI二区的预测模型的文章，有意思的是两篇文章都属于同一个研究团队！
如果问哪个临床公共数据库最值得挖掘？NHANES必有一席之地！今天分享的这篇文章“薅”的还是Nhanes 的羊毛，中国学者用“心脏代谢”新指标拿下SCI一区！想发文的朋友抓住这个新思路赶紧上车吧！
孟德尔随机化真的是太“秀”了！今天给大家带了一篇上海交通大学的学者发表在Nature子刊的精彩文章，仅用“GWAS+孟德尔随机化”就拿下21分+！
今天分享的文章也是由中国学者写的，用的却是未更新前的GBD 2019数据库。对GBD数据感兴趣的不妨学习一下这个思路，说不定能用上最新的GBD数据库发表一篇自己的文章！
别再只盯着单个数据库了，联合多个数据库同样能发高分文章！今天分享这篇文章就联合了HRS和ELSA数据库发了一区，感兴趣的不妨继续往下看！
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NHANES数据库用得好，高分文章少不了！NHANES数据库的挖掘向来让人头疼，而这段时间我们却发现了该数据库的一个热门思路-用癌症幸存者数据发文，短短一个月内中国的学者们用它连发三篇SCI！
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
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