如果你在医学研究、临床研究、公共卫生或药物评价领域工作，今天要介绍的超级学习者（Super Learner，SL），很可能会改变你的数据分析方式！
今天要了解的这篇文献，直观的向我们展示了传统方法（重复测量方差分析、t检验）和现有方法（线性混合效应模型（LME）、协方差模式模型（CP）、广义估计方程（GEE））在MAR缺失机制下的表现问题。
2025年10月19日，北京大学郭军教授团队发文医学顶刊《NEJM》，研究者做了一项三期多中心开放标签随机试验，双重主要终点为无进展生存期（通过盲法独立评价评估）和总体生存期，样本量该如何计算？研究又该如何设计？
医学顶刊BMJ发表了一篇特稿，题目就是：Causal inference is hard, and advanced statistical analysis is not enough（因果推断很难，仅靠先进的统计分析是不够的）。
在机器学习与预测模型横行的今天，你是否也陷入了“AUC焦虑”？认为AUC不破0.8，文章难登顶刊？ 今天，我们用一篇JAMA Network Open顶刊研究，为你破除迷思。它用AUC仅0.61的模型，成功讲了一个精彩的故事。核心密码不在于一味追求区分度，而在于精准拿捏临床价值、可解释性与实用性的三
重复测量数据中可能存在练习效应，该如何考虑它的影响呢？今天我们团队的统计师和大家讨论讨论！
随机对照试验（RCT）协变量缺失如何处理？今天用一篇文献带大家厘清思路。 在随
今天，给大家介绍的是NHANES Online平台可分析的第363-367个综合指标白蛋白与球蛋白比值（AGR）、TCBI指数、控制营养状况（CONUT）评分。同时，还分享了高分文献是如何描述该指标的，以供大家参考。
癌症对公众健康构成重大且日益紧迫的威胁，其中胃肠道癌症尤为突出——约占全球新发癌症病例的四分之一和癌症相关死亡的三分之一。
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