观察性研究回归建模只能纳入单因素P<0.05变量吗？

回归分析是观察性研究中很重要的手段，通过模型调整，其目的是探讨多因素情况下，各个因素的独立效应。 那么，困惑诸多分析者的问题是，调整模型，也就是多因素回归分析，只能纳入单因素P<0.05的变量吗？ 这个问题其实郑老师很早就回答过了，

Administrator 发布于 2025-07-10

超绝！六安市中医院最新GBD研究发文SCI！

近年来，随着人口老龄化和生活方式改变，慢性肾病（CKD）的发病

Administrator 发布于 2025-07-10

川大华西学者联合GBD＋CHARLS＋NHANES三大数据库，拿下IF 9.6！

Administrator 发布于 2025-07-10

孟德尔随机化又发文章：矮个子患心血管疾病风险越高

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Administrator 发布于 2025-07-10

IF 10.1！南昌大学这波GBD联合孟德尔随机化的操作，绝了

Administrator 发布于 2025-07-10

中南大学学者一项调查发现，94%的论文统计方法不准确

在医学观察性研究中，混杂因素调整是确保因果推断准确性的核心步骤。然而，当研究涉及多个风险因素时（如心血管疾病、糖尿病、痴呆等），混杂因素的调整方法是否合适往往被忽视！ 但是，不恰当的混杂因素调整可能导致效应大小的低估、高估甚至反转。 2025年3月5日，中南大学湘雅公共卫生学院学者团队在

Administrator 发布于 2025-07-10

决策曲线对于预测模型，是不可或缺还是可有可无？

决策曲线在临床预测模型分析中并不是必需的，我们也可以看到，在一些模型构建的文章中并没有临床决策曲线。

Administrator 发布于 2025-07-10

注意注意！你开展的统计分析，可能并不是因果推断研究

很多时候，开展临床、护理研究，通过一项调查或者最终研究，我们当然你希望去探讨因果关系。但是，很多时候，流行病学研究不仅仅是因果关系研究，也可能是描述性研究或者预测研究。 在这种情况下，如果我们开展了一箱基于回归分析的研究，通过分层或者多变量回归控制了“混杂”，那就可以说是“独立的影响因素”，视为具有

Administrator 发布于 2025-07-10

柳叶刀主刊一天连登两篇GBD文章！来看看是怎么回事吧！

下面我们来简单介绍一下这两篇文章，感兴趣的不妨去看一下原文！ 文章一

Administrator 发布于 2025-07-09

川大华西用九个NHANES指标作中介，拿下一区Top8.5分杂志！

在糖尿病肆虐全球的当下，已有超过5亿成年人深受其害！而环境中的重金属镉（Cd）——一种已知的致癌物质，广泛存在于烟草、污染和食物中，对糖尿病患者更是雪上加霜。

Administrator 发布于 2025-07-09