只要研究足够规范，小样本也能发高质量文章！ 大家平时在研究中是不是常因样本量不足而担心结果的说服力？事实上，样本量虽为临床研究中的重要考量，但今天分享的这篇文章仅以41例小样本就得出了有效的统计学结果，充分证明了发文关键在于研究的新颖性、分析的精准性以及撰写的规范性，这些才是决定文章质量的关键因素。
由于作者对变量值没搞清楚，分析就出错了，导致结果结论全错，好不容易发表的Lancet子刊被撤回了。 2023年4月13日，Lancet（柳叶刀）子刊Lancet Public Health（医学一区，IF=25.4）
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最小重要变化(MIC)和最小临床重要差异(MCID)都可用于临床试验，简单来说，MIC就像是调整音量直到你刚好能清晰听到音乐的那一刻；而MCID就像是比较两个耳机，其中一个让你明显感到音质更好。 但很多临床研究的结果只足够你听到声音，它们只具备统计学意义，但不具备临床意义。 最近我们以为中国学者报道
我又是佩服又是酸！ 我佩服的是它们用13年前的中国营养数据库发表了Lancet子刊，酸的是，这个主题俺的学生也在投，投的杂志级别低，还没有中。 2024年8月2日，浙江大学的研究团队在医
小样本RCT研究发JAMA子刊，也没有什么稀奇事情，但今天这篇文章有点意思，设置了多个结局指标，几乎全是阴性结果！ 今天分享的这篇重复测量的文章比较有意思，仅用38人小样本发了JAMA子刊！想要完成一项临床试验研究本身就需要耗费大量的时间成本，其数据和结果也非常容易受到干扰！ 2024年8月5
同一组临床数据，进行二次分析，照样能发JAMA子刊！ 要说最具性价比的研究，还得是临床试验二次挖掘！我们平常在挖掘公共数据库的时候，通常是“有什么用什么”，还得担心数据的“水土不服”。但临床数据的二次分析则完全没有这种困扰，不仅研究数据更贴近，研究结果也非常可靠。 2024年6月26日，中国香港大学
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经常有学员问我：郑老师，重复测量分析资料该怎么分析？我该怎么区分主效应和单独效应？如果交互作用存在，又该怎么明确主效应和交互效应？ 我将在本周末开启“重复测量资料分析的课程“，会详细介绍单独效应，主效应，交互效应这几个很重要但非常容易误解的概念。
太厉害了，国内学者以第一作者单位一天内连发两篇Lancet！ 2024年8月24日，加拿大麦克马斯特大学郝秋奎团队（重庆医科大学为第一单位）在顶刊《Lancet》（医学一区top，IF=98.4）
如何界定影响因素和因果因素？ 前段时间北大学子葛枭语对温忠麟教授等人围绕“影响关系”这一概念展开的学术争议，引起了不小的轰动！
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2024年6月11日，知名期刊《美国国家科学院院报》《PNAS，（中科院一区top，IF=11.1）发表了一篇题为：“Promotional language and the adoption of innovative ideas in science ”的研究论文，旨在通过语义分析，考察创新理念
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