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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！
很多父母都希望通过母乳喂养给孩子一个更好的起点，但关于母乳喂养能否提升孩子长期认知能力的研究结论一直并不统一。 这种差异往往源于不同背景下家庭社会经济地位的复杂干扰，那么在中国青少年群体中，这两者之间到底存在怎样的联系？ 今天分享一篇浙江大学的学者发表在《JAMA Network Open》（医学一区top，IF=6.9）的研究论文，研究团队使用中国家庭追踪调查（CFPS）的数据，旨在探究中国青少年母乳喂养持续时间和认知结果之间的关系。
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。
很多父母都希望通过母乳喂养给孩子一个更好的起点，但关于母乳喂养能否提升孩子长期认知能力的研究结论一直并不统一。 这种差异往往源于不同背景下家庭社会经济地位的复杂干扰，那么在中国青少年群体中，这两者之间到底存在怎样的联系？ 今天分享一篇浙江大学的学者发表在《JAMA Network Open》（医学一区top，IF=6.9）的研究论文，研究团队使用中国家庭追踪调查（CFPS）的数据，旨在探究中国青少年母乳喂养持续时间和认知结果之间的关系。
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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