今天，我们又找到了一篇用癌症幸存者发SCI的文章，川大华西医院的学者用NHANES数据库探索体育活动和膳食质量对癌症幸存者的预后影响，发文二区（IF=12.5）！
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。
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！
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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！
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爆火的TyG指标带着SCI一区8分+的文章又双叒来了！在之前的推文中我们也曾汇总过指标TyG发表的高分文章，期刊《Cardiovascular Diabetology》更是该指标的发文“大户”！
如今孟德尔随机化的文章满天飞，想要发高分文章就要抓住最新思路。今天分享的这篇文章可以说是汇聚了各种发文热点，多数据库+孟德尔随机化+指数TyG，简直就是王炸！
想发文不一定要自己收集数据，我们可以“薅”公共数据的“羊毛”！但想用NHANES数据库发高分，就要看选题选得好不好了。今天这篇文章将为大家带了一个新指标-AIP，中国学者用这个指标仅做简单分析，拿下二区top！
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机器学习+公共数据库简直是天作之合！使用机器学习法自动化预测出疾病的关键影响因素和患病风险，不仅精确，创新性直接拉满！今天分享的两篇文章都是使用了近期较为火热的“森林之神”—Boruta算法，中国学者分别使用NHANES和MIMIC—IV配合分析，拿下两篇SCI高分文章！ 接下来让我们一起来简单看看
肌肉减少症是一种随着年龄增长而逐渐恶化的疾病，主要表现为肌肉质量和功能的下降。内脏脂肪蓄积（VFA）与慢性炎症、胰岛素抵抗等病理机制相关，可能加速肌肉流失，但传统指标（如BMI）无法区分内脏脂肪和皮下脂肪。 <
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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