在众多已发表的GBD（全球疾病负担）研究文章中，大多数学者不限于描述疾病现状，还会加入预测模型以分析未来趋势。今天，我们就来简要介绍如何利用ARIMA模型对GBD数据库进行预测分析。
今天分享的这篇文章真的太精彩了！中国学者用自有队列进行分析，接着联合两个队列进行验证，外加机器学习法进行分析，数据可靠，分析准确，怪不得拿下了Lancet子刊！羡慕之余，让我们一起来学习下该文的思路吧~
孟德尔随机化分析领域，选题新才是王道！在之前孟德尔随机化的文章中，大多是分析暴露与疾病的关系，今天分享的这篇文章与之前不同，中国学者使用双向孟德尔随机化分析两种疾病之间的关联，还是阴性结果，照样发文一区top！
随着全球气候变暖，全球的空气污染水平持续上升。但臭氧污染持续加剧，对我们的心血管究竟会造成什么影响？中国学者用中国数据库告诉你答案。
眼睛一闭一睁，打工人的一天又开始了。对于久坐上班的人来说，上了一天班不仅身心疲惫，久坐、不运动、饮水量少还有可能导致肾结石的发生！今天介绍的这篇文章讲述了每天坐着的时长与肾结石风险之间的关系，以及进行剧烈运动会不会对两者间的关系产生影响。让我们一起往下看！
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不夸张地说，GBD数据库是迄今为止规模最大、内容最全面的数据库，这种大规模的全球性数据来源使得研究结果更具广泛性和代表性。正如今天分享的这篇文章，研究团队使用GBD数据进行分析，探索全球青少年和青年的酒精性肝病疾病负担。
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机器学习法已经发表了好几篇高分文章，今天这又是一篇机器学习的高端玩法！中国学者使用MIMIC-IV数据库以及自有队列数据，建立了9个机器学习模型，构建和评估最佳预测模型，直接拿下Cell子刊！ 2024年6月27日，浙江中医药大学的学者用MIMIC-IV 数据库和自
NHANES还是太全面了！我们除了可以用NHANES的数据进行统计分析，还能在这个数据库中找到不少可以分析的新指标，创新力直接拉满！今天分享的这篇文章就给我们提供了一个研究新指标-衰老表型年龄（PhenoAge），我们一起来看看吧！
不亏是被顶刊认可的数据库，GBD再次登上了Lancet子刊！今天分享的这篇文章中国学者挖掘最新GBD 2021的数据，简单分析就拿下了高分文章，让我们一起来看看吧！
2025年9月19日，北京协和医学院学者联合四大老年数据库（CHARLS、ELSA、HRS、MHAS），在期刊《European Joumal of Preventive Cardiology》（医学一区Top，IF=7.5）发表了一篇题为：“Changes in depressive symptoms as predictors of incident cardiovascular disease: insights from four prospective cohortsy”的研究论文，旨在探讨不同国家老年群体中，抑郁症状（静态评估、累计负荷、动态变化）和CVD风险间的关联。
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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