2024年5月30日，医学顶刊《Lancet》在线发表了由中山大学肿瘤防治中心马骏院士领衔的针对鼻咽癌防治的CONTINUUM试验的主要结果，题为：“
倾向性评分（Propensity Score，PS）的概念首次由Rosenbaum和Rubin在1983年基于反事实理论提出应用于流行病学研究，如今常用于医学、公共卫生、经济学等领域。尤其在真实世界研究中，倾向性得分匹配的应用可以减少数据偏差以及混杂因素的影响，得出更严谨可靠的结果。
GBD数据库是被玩明白了！中国医科大学李咏泽教授团队用GBD数据库写了一篇文章，在医学顶刊BMJ发表，一作是一名硕士生。 就在2024年6月12日，医学顶刊《BMJ》发表了这篇文章，题为：
在影响因素研究领域，众所周知，传统回归方法用得最多。机器学习方法也可以用于识别关键预测因子，是否可以应用在影响因素研究中呢？ 之前我们就报道过一篇机器学习+Shap分析来做影响因素研究的文章。
中国学者再次刷新了记录！医学顶刊NEJM首次同时刊登两篇由同一中国团队开展的不同药物的临床研究的文章，这也是首次与中国学术会议同步发布研究结果。
随着全民健康意识的增强，市场上推出了很多“0糖0脂0卡”概念食品；深受年轻人、减肥健身人士以及糖尿病人喜爱。甚至部分父母在购买零食的时候也更向于选择这些“吃了约等于没吃”的健康美食。 但这些标0的产品真的能归零吗？所谓的“代糖”是否真的安全？ 国外的研究团队的研究结果颠覆认知，曾被认为有益于身体健康
关注医学论文与统计分析公众号的朋友们应该很知道SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析了。 在机器学习领域中，模型的可解释性一直备受关注，是一个重要的课题。而SHAP是一种解决这一问题的工具，用来解释机器学习模型预测结果的方法。
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