中介分析是现在SCI论文中常用的方法，郑老师开发的风暴统计平台也可以零代码实现，是一个比较成熟的方法了。 一键开展中介分析的工具来
前几天，我们报道了一篇中山大学学者的一区SCI论文，在《BMC Medicine》期刊上（医学1区，IF=8.3）发表。
谁说独作遥不可及?最近北师大学者就用CHARLS数据库分析睡眠时间与运动认知风险综合征的关联，轻松拿下二区独作!
慢性病的研究在CHARLS数据库中占了绝对的大头！郑老师团队开发的CHARLS数据分析平台目前涵盖的慢性病指标很全面。今天，就带大家详细搞懂这些指标含义，便于在研究时选择最为准确的变量！
作为选题大户，有关肥胖的每一次变化都对科研界来说是一件大事!今天分享的这篇文章，我国学者用脂肪分布指标联合BMI重新定义肥胖，文中涉及的人体测量指标高达16种，研究设计全面，是一篇值得学习的好文章。
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在NHANES中，SDoH包括就业、收入与贫困比、粮食安全、教育水平、医疗机构可及性、健康保险、房屋所有权，以及婚姻或同居状况等方面。
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2025年11月3日，意大利博洛尼亚大学学者基于GBD数据库，在期刊《Cardiovascular Research》（医学一区Top，IF=13.3）发表题为:“Diet and sex inequities in ischemic heart disease mortality across Europe: findings frXom the global burden of disease study”的研究论文，旨在评估欧洲27个欧盟国家中缺血性心脏病患者（IHD）死亡率的性别差异，并进一步识别造成差异的风险因素。
NHANES Online 平台又双叒叕更新啦！这次，浙中医大郑卫军老师团队为大家带来了更强、更实用的一次大升级——SHAP 可解释性分析正式上线！ 这个功能几乎所有做预测模型、
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