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想发文不一定要自己收集数据，我们可以“薅”公共数据的“羊毛”！但想用NHANES数据库发高分，就要看选题选得好不好了。今天这篇文章将为大家带了一个新指标-AIP，中国学者用这个指标仅做简单分析，拿下二区top！ 2024年6月，中国学者用NHANES
只要用对方法和思路，孟德尔随机化一样能冲击高分！今天分享的这篇文章依旧是观察性研究+双样本孟德尔随机化分析，揭示了精神障碍与阿尔茨海默症 (AD)之间的因果关联。不知道怎么做因果的赶紧学起来，多一种结局就多一个高分的筹码！ 2024年6月11日，中南大学的学者采用孟德尔随机化
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MIMIC-IV 发文难？那是你还没遇到对的思路！如今机器学习+数据库挖掘的文章层出不穷，今天介绍的这篇文章是在MIMIC-IV数据库的基础上，用了一个新指标—应激性高血糖比（SHR），结合机器学习构建预测模型，拿下一区8分+！ 2024年5月9日，暨南大学的学者用MIMIC-IV 数据库，在期刊《
GBD数据库常年Lancet顶刊加持，我们又该如何用这个数据库发文？今天分享的这篇文章就展现了一个高分思路，中国学者用最新GBD 2021数据库拿下二区！趁现在僧少肉多，正是挖掘的大好时机！ 2024年7月11日，中国人民解放军总医院的学者在期刊《Military Medical Research》
自己人不骗自己人，Charls数据库真的好发文！今天分享的这篇文章就基于我们的国产数据库—CHARLS，探讨了老年人肌肉减少症状态的转变模式，为老年人的肌肉健康的早期干预提供了重要的科学依据。 2024年7月12日，中国学者采用
机器学习+公共数据库简直是天作之合！使用机器学习法自动化预测出疾病的关键影响因素和患病风险，不仅精确，创新性直接拉满！今天分享的两篇文章都是使用了近期较为火热的“森林之神”—Boruta算法，中国学者分别使用NHANES和MIMIC—IV配合分析，拿下两篇SCI高分文章！ 接下来让我们一起来简单看看
肌肉减少症是一种随着年龄增长而逐渐恶化的疾病，主要表现为肌肉质量和功能的下降。内脏脂肪蓄积（VFA）与慢性炎症、胰岛素抵抗等病理机制相关，可能加速肌肉流失，但传统指标（如BMI）无法区分内脏脂肪和皮下脂肪。 <
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上个月，2023JCR影响因子正式发布，医学类刊的影响因子总体下滑。国产期刊有20多个影响因子大于12。而反观一些国外期刊，却呈现普降趋势。在对比之下，很容易发现，一些国产新锐期刊的影响因子居然能吊打老牌期刊。 其中，最为亮眼的为国产期刊《eScience》，最新影响因子为42.9。而老牌顶刊《Sc
赶紧上车，GBD数据库又有新思路啦！今天分享的两篇文章都用GBD数据库，对全球的疾病负担和危险因素进行了调查，并用预测模型对疾病发展进行了预测，方法简单但思路新颖，说不定就是下一个发文热点！
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
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