最近一项研究走了另一条路，他们让自动机器学习（AutoML） 系统性评估了8类分子表征（从2D/3D描述符到深度学习嵌入），完全自动化完成特征提取、模型选择与优化。
今天给大家带来一篇2025年12月23日发表在顶刊BMJ（医学一区，IF=42.7）的临床试验文章，研究团队在发现比例风险假设不成立后，运用分段Cox模型、时变HR曲线等互补的方法，精准揭示了药物“早期强效、后期衰减”的真实获益模式。
如果你在医学研究、临床实践、公共卫生或药物评价等领域工作，是否曾为选择“最佳”预测模型而纠结？今天为大家介绍一个可能改变你数据分析方式的强大工具——超级学习者（Super Learner，SL）。
我们分享了浙江中医药大学医学技术与信息工程学院冯亚宁博士，挖掘CHARLS公共数据库数据，于2025年3月，一作兼通讯在《Cardiovascular Diabetology》（医学一区，IF=10.6）杂志上发表的一篇因果推断研究论文，采用了纵向靶向最大似然估计（LTMLE）方法。
今天和大家分享一篇在Google Scholar被引用1078次的中科院三区SCI，2018年发表在《Health Psychology And Behavioral Medicine》期刊上，题为：Network analysi
很多朋友没有数据，没有试验条件，只能通过挖掘公共数据库数据开展研究，但又不想简单做个关联性研究，公共数据库数据难道不能探讨因果吗？
今天在一篇因果推断SCI论文中，看到一个词out of sample，翻译为各模型在所有处理和结局变量下的样本外 AUC 和 MSE。这是何意？“in sample test”与“out of sample”有何区别？
在医学、公共卫生及社会科学等领域的观察性研究中，太多研究者仍然依赖传统的多因素回归方法来"控制"混杂因素。 尽管多因素回归仍是目前最常见的方法，但它已不再是前沿方法论的最佳选择。一系列更稳健、更强大的现代方法已成熟可用，且实现简便。了解并应用这些方法，是提升研究质量的关键一步。
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