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课程内容丰富，由浅入深，全面帮助你快速掌握 NHANES数据库的数据挖掘、数据分析，案例复现，数据实操，自己照虎画猫重现，最后运用到自己的文章中。两天即可掌握Nhanes数据库发表论文的技巧。
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最近的Charls数据库风头正盛，可谓是真正的“国货之光”人的！用别人的数据进行二次挖掘，找好选题下载数据，加上统计学方法得出结果就能写文章，这谁能不心动？今天分享的这篇文章就是用Charls数据库，用上一个新指标-胰岛素抵抗，就又发文一区！
怕单一数据库不好发？多库联合轻松破局！GBD＋NHANES的高分发文思路，形成了「微观-宏观」双向验证的闭环。 文中涉及的精美复杂的图，郑老师团队开发的ZGBD R包均可完美实现！
VAI是一个评价内脏脂肪分布及功能的性别特异性指标。它既包含体质指数（BMI）和腰围（WC），还考虑到性别、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）对脂肪分布及功能的影响。
如今孟德尔随机化（MR）的热度是越来越大，使用MR分析的高分SCI更是频频发表。除了熟练掌握MR分析方法，更要找到新的分析角度、把握热门的选题。今天本公众号为大家带来最新的中国学者在MR领域的文章，选题新颖、方法简单，让我们一起来看看这篇文章的精彩之处吧！
今天，我们又找到了一篇用癌症幸存者发SCI的文章，川大华西医院的学者用NHANES数据库探索体育活动和膳食质量对癌症幸存者的预后影响，发文二区（IF=12.5）！
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公共数据库与孟德尔随机化公众号不仅分享好的文章，好用的数据库也是第一时间与各位进行分享。同样是中国自己的数据库，复旦大学的学者用CLHLS数据库做了一项观察性研究，用logistic回归就发了JAMA子刊！
顶级期刊心头好，高分文章跑不掉！今天为大家简单介绍一篇IF=9.8北大学者用GBD数据库写的一篇文章，逻辑清晰、主题明确，简简单单就上了SCI！
今天分享的这篇文章很有意思，用上了统计学中的“顶流CP”孟德尔随机化+贝叶斯共定位，强强联手，让孟德尔随机化不再单调！本文思路清晰，设计严谨，结果可靠，想学习孟德尔随机化发文套路的千万不要错过！
本研究旨在利用机器学习方法，从多队列数据中筛选关键变量，构建一个简化且高效的衰弱评估工具，用于预测衰弱状态及其相关临床结局（如CKD进展、心血管事件和全因死亡率），以提升其在真实临床场景中的适用性和可推广性。
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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