Logistic回归，统计分析的万金油！但有些情况，不再适合用logistic回归了，更推荐修正泊松回归。 诸位有没有这样的情况，只要一项医学研究，结局是二分类数据，第一下想到的肯定是logistic回归。确实，在现况调查、在病例对照研究、在队列研究、在随机对照研究都可以使用。
今天介绍CHARLS整理分析平台上线的CHARLS核心指标——肥胖与代谢状态，该指标用于精准区分不同代谢健康状态下的肥胖类型，相关高分研究已证实其在衰弱等衰老结局中的重要预测价值。
近期，福建中医药大学林尧教授与褚剑锋教授团队，联合南京中医药大学程海波教授团队、葛立林在国际顶尖期刊《The Innovation》（综合性期刊一区，IF=25.7）在线发表了一篇文章，题为“Hallmarks of health: A Chinese medicine perspective”。
近年来，有一个指标在 NHANES 研究中逐渐受到关注——健康社会决定因素（SDoH）。它不直接反映 “疾病本身”，却能够稳定关联死亡、心血管风险及多种慢性病结局，在不少高水平研究中都有应用。
没有科研经费、没有WiFi、没有医生团队、甚至连智能手机都不用——你猜这样的研究能发到哪里？ 《Circulation》，影响因子 38.6。
今天分享的两篇文章出自同一团队之手，用了几乎完全一样的选题和分析套路，不仅回答了上述问题，更在短时间内双发一区Top刊！这不得赶紧学起来？
模拟目标试验（TTE），俗称模拟RCT，其实质是利用观察数据模拟RCT，从而达到近似于RCT的研究效能。
中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）是由北京大学国家发展研究院主持的内容全面、公开免费的国家级队列，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究。
广义线性模型（generalized linear model, GLM）是一种灵活的统计模型框架。 它扩展了传统线性模型，将因变量分布从正态扩展到指数族分布，以适应各种不同的数据分布和类型。 包括二项分布、泊松分布、伽马分布、逆高斯分布等，同一套理论框架可以处理连续、分类或离散型等多种类型的数据。
今天介绍CHARLS整理分析平台最新上线的CHARLS高分稀有指标——生物衰老（KDM-BA和KDM-BAacc），相关研究仅有2篇。
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