饮食已被证明对生物衰老过程具有显著影响，但膳食活微生物摄入量在其中的作用仍不明确。此外，个体的个人特征、生活方式或疾病史是否会影响膳食活微生物摄入量与生物衰老之间的关联，目前仍缺乏研究。
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全球疾病负担（GBD）是迄今为止规模最大、最全面的一项研究，旨在量化不同地区和不同时期的健康损失，从而改善卫生系统并消除差异。 该研究由华盛顿大学健康指标与评估研究所 (IHME) 牵头，是一项真正的全球性研究，来自 160 多个国家和地区的 11,000 多名研究人员参与了最新更新。G</
哮喘，这一全球性慢性呼吸系统疾病，正以惊人的速度威胁着中老年人群的健康。 尽管传统观点聚焦于吸烟或空气污染，但最新证据揭示，体质指数（BMI）的异常升高已悄然成为哮喘负担的首要推手。然
2025年3月21日，医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=93.6）发表了一篇方法学文章，题为：“How to use directed acyclic graphs: guide fo
这个问题问得很好，也说明这位童鞋对多重比较会发生一类错误膨胀有一定的思考。 医学研究，我们针对一个指标，可能会多次进行比较，计算多个P值，并下结论，或者多个指标多次比较，这称之为多重比较，多重比较会增加假阳性错误，或者一类错误，这个大部分统计学教科书会提到，但是为什么大多数的论文亚组分析的时候，没有
2025年3月31日，医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=93.6）发表了一项由空军军医大学西京医院陶凌教授、
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首先我们来了解一下什么是发表偏倚。 发表偏倚指的是阳性结果的研究更容易被发表，导致Meta分析高估效应量。 简单来讲，假设你花了几万块钱，做了个实验，想证明A和B是有关系的，结果发现结果是阴性的，验证了曾经让你激动的那个猜想，原来两者是没有联系的，是不是有些失望呢？
2025年2月，一篇题为：“Statistics in biology: a survey of the three major multidisciplinary journals”的论文指出，只有 10% 的分析文章提出了正确的统计方法。 一起来看看怎么个事！ 这篇文章介绍了对多学科期刊中的三大
传统方法，如逻辑回归，已被广泛用于识别风险因素和预测疾病概率。 然而，随着高级统计技术的发展，机器学习模型为提高预测准确性提供了有前景的替代方案。 机器学习和普通回归构建预测模型哪个更好？机器学习真的比传统回归强吗？模型性能一定更好吗？ 今天我们一起来看一篇
