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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？
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就在前几天，我们刚刚报道了浙大附属二院王建安院士发表在医学顶刊《柳叶刀》的临床试验论文，今天又看到一篇浙大二院的论文，和诸位分享一下！ 浙大二院王建安院士领衔，连发医学顶刊柳叶刀、NEJM
孟德尔随机化文章真的风波不断，因为太火爆了，很多同学问：“郑老师，孟德尔随机化的文章现在还能发吗？是不是被封杀了？” 孟德尔随机化真的凉凉了吗？并不！ 这两天刚好看到一篇北京大学第三医院唐熠达教授团队
尽管线性回归是非常常用的分析工具，但它只能估计自变量对因变量平均值的影响。 如果因变量分布明显偏态、存在极端值，或者研究关注的是高风险人群，线性回归有很大局限。 这种情况下可以使用一个更合适的方法：无条件分位数回归（UQR），今天我们来介绍一下。
为什么说P<0.025，研究结果也没有统计学差异呢？ 多组样本，同时也有两个共同主要结局，如果只考虑多样本的假阳性控制，那假阳性控制也是失败的。 之前，柳叶刀子刊《Ebiomedicine》杂志发表了一篇
现如今，在预测模型领域中，传统回归模型和机器学习模型应用已经十分广泛，各有优缺点。 在机器学习构建预测模型文章中，也经常出现Logistic回归。 那为什么郑老师说，如果机器学习预测模型差别不大，首推传统logistic回归呢？ 借上海交通大学学者2025年5月发表的一篇文章，一起来
2025年6月25日，复旦大学附属华山医院徐文东教授为论文通讯作者，在医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=42.7）杂志上发表一项多中心随机对照临床研究。 研究首次报道“以外科手术治疗失语症”。旨在评估在慢性脑卒中后失语症患者中，于椎间孔处切断右侧第七颈神经（C7 neurotomy, NC7
2025年7月2日，浙江大学公共卫生学院杨仕贵教授用全球疾病负担公共数据库（GBD）数据在医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=42.7）发表了一篇研究论文。
随着全球老龄化狂潮来袭，衰老和老龄化成为永恒的话题，实属当下热门研究方向！ 而发表SCI，背靠热点话题，才更简单！！ 如果你还在为老龄化研究的数据荒发愁？今天介绍的这七个老年数据库全部免费公开，手把手教你用免费数据打造高分SCI闭
抑郁症是心理健康障碍中死亡的主要原因，对老年群体而言更如“隐形杀手”。先前的研究表明，老年抑郁症的形成是由多种因素共同导致，其中，社会经济地位（SES）的显著影响尤为
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