2025年8月25日，由哈尔滨医科大学公共卫生学院副院长田懋一教授与哈尔滨医科大学附属第二医院全科医学学科带头人王永晨教授领衔，在
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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 数据库和自有数据，在顶级期刊<
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。
我经常参加基层医院的统计科普，很多医务工作者对科研还是有一定的热情，但苦于数据太差、样本量太小，来问我，我觉得“巧妇也难为无米之炊”。最近看到了这篇文章，有些感触。所以做个解读。 这是一篇利用现有回顾性数据成功发表于《Lancet》子刊的论文，展现了
孟德尔随机化的热度一直很高，不少想发文的对此肯定又爱又恨。今天我们看的这篇文章就仅用了双样本孟德尔随机化的方法，看似显而易见的关系，竟然结合了脂质组学，立马升华，发表一区（IF=10.1）！
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这是一个技术难题，不少人在问，因为多重填补后很难直接开展自变量筛选进行处理。 所以作为一名知名“变态”导师的我，给研究生出了一道题目，当缺失数据采用多重填补后，怎么进行逐步回归法筛选自变量呢？ 各位用自己的数据真实世界研究或者构建预测模型时，或多或少都会遇到存在缺失值
肌萎缩侧索硬化（ALS），又名渐冻症，是一种慢性、进行性神经性疾病，被世界卫生组织列为五大绝症之一。
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