斯坦福团队在《Medical Image Analysis》（医学一区，IF=11.8）上发表的《Longitudinal self-supervised learning》一文，从交叉视角上为解决这一经典问题提供了全新范式。
谁说公共数据库不能发高分文章?这篇2026年首个登上JAMA顶刊的文章以NHANES数据为自我报告的BMI进行纠偏，估算并预测了美国不同群体的肥胖流行率。这种研究思路可不常见，NHANES的开发简直没有上限，不愧是它!
刷知乎，看到一篇文章，说的是经济学研究基本都是线性模型，是否合理的？引发了很多网友的讨论。今天，我也想说说我们医学数据，线性模型，是否满足它所需要的“线性”的条件。
2026年1月10日，《Child Abuse & Neglect》（心理学二区，IF=3.4）刊登了一篇前沿因果推断研究论文，评估了青春期家庭外照料安置（OOHP）对受虐待青少年健康风险行为的影响。
2025年12月22日，福建医科大学学者用CHARLS数据库，在期刊《International Journal of Surgery》（医学二区 IF=10.3)发表了一篇研究论文，研究旨在评估虚弱指数（FI35）在不同血糖状态下对髋部骨折风险的预测价值，并探讨虚弱与髋部骨折之间的关联是否因血糖状态的不同而存在差异。
很多因果问题无法通过随机对照试验解决，如何从观察性数据中得出可靠的因果结论，一直是方法学上的挑战。近年来，一种源自计量经济学的方法——断点回归设计，正逐渐受到广泛关注。
在观察性研究中，估计暴露与结局间的因果效应，关键在于控制混杂。 当暴露不随时间变化时，如性别、基因型等，可采用匹配、回归校正、倾向性评分等传统方法进行控制。
最近一项研究走了另一条路，他们让自动机器学习（AutoML） 系统性评估了8类分子表征（从2D/3D描述符到深度学习嵌入），完全自动化完成特征提取、模型选择与优化。
今天给大家带来一篇2025年12月23日发表在顶刊BMJ（医学一区，IF=42.7）的临床试验文章，研究团队在发现比例风险假设不成立后，运用分段Cox模型、时变HR曲线等互补的方法，精准揭示了药物“早期强效、后期衰减”的真实获益模式。
如果你在医学研究、临床实践、公共卫生或药物评价等领域工作，是否曾为选择“最佳”预测模型而纠结？今天为大家介绍一个可能改变你数据分析方式的强大工具——超级学习者（Super Learner，SL）。
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