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今天我们继续GBD的热度，分享三篇中国学者用同一个数据库（GBD 2019）发表在同一个二区top期刊的文章！可以看出，GBD数据库已被广泛认可，发文量持续上升。用前人的研究做借鉴，再加上最新的数据（GBD 2021）支撑，还怕拿不下高分？如果你也想体会挖掘免费数据库的快乐，或者想要尝试更多GBD挖掘的方法，欢迎扫描文末二维码！郑老师的统计团队带你掌握更多分析技巧，快速发文！
众所周知，人口老龄化已经成为全球性难题。许多国家都出台了延迟退休的政策，以减少人口老龄化的压力。但“一刀切”地延迟退休年龄真的能推动经济增长吗？华中科技大学的学者告诉你答案。
尽管我们对高血压、高血糖等传统心血管危险因素已加强管理，但很多控制达标的人群仍会突发心梗、脑梗，存在巨大的“残余风险”。而炎症和胰岛素抵抗（IR）的协同作用被认为是推动该风险的关键机制。
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！
最近使用孟德尔随机化（MR）分析的高分SCI频频发表，可以说是高分发文圣体！有想法的赶紧行动起来，学到就是赚到！今天分享的这篇文章是上海交通大学的学者发表在Nature子刊的精彩文章，仅用“GWAS+孟德尔随机化”就拿下21分+！
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+！
2023年，我的一位朋友，浙江大学医学院公共卫生学院、第二附属医院徐小林研究员团队使用了33个国家的数据发表了Lancet子刊，今天分享的这篇文章同样是该团队、同样是该数据库、同样发表了Lancet子刊！
在众多已发表的GBD（全球疾病负担）研究文章中，大多数学者不限于描述疾病现状，还会加入预测模型以分析未来趋势。今天，我们就来简要介绍如何利用ARIMA模型对GBD数据库进行预测分析。
今天分享的这篇文章真的太精彩了！中国学者用自有队列进行分析，接着联合两个队列进行验证，外加机器学习法进行分析，数据可靠，分析准确，怪不得拿下了Lancet子刊！羡慕之余，让我们一起来学习下该文的思路吧~
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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