CLHLS是中国老年健康影响因素跟踪调查数据，由北京大学主持，覆盖1998-2018年全国23个省市，包含11.3万人次调查数据，重点关注高龄老人健康。数据可用于计算虚弱指数（由40个变量组成），支持纵向分析和轨迹分析。通过R语言的clhls.frailtyindex函数可快速提取虚弱指数，并支持多年度数据分析和全变量导出。该数据与CHARLS数据库有相通性，适合双库交叉验证研究。研究团队还开发了

北京大学"中国老年健康调查"（CLHLS）是一项覆盖全国23省市的长期追踪研究，1998-2018年间完成8次入户调查，累计访问11.3万人次，重点关注高龄老人健康。研究发现饮食模式对老年健康有重要影响，植物性饮食（如地中海饮食）对糖尿病、心血管疾病等具有保护作用。研究者开发了专用R包sciclhls，包含CLHLS.hPDI和CLHLS.UPDI函数，可从CLHLS数据库便捷

摘要：列线图（诺莫图）是一种基于多变量回归分析的预测工具，通过直观的图形化评分系统预测临床结局或疾病风险。近年来在高质量临床研究中广泛应用，尤其在SEER数据库分析中。本文以一篇16分SCI论文为例，展示了如何使用列线图建立风险预测模型（包括变量筛选、模型构建和可视化），并通过最佳阈值划分低、中、高风险组，最终用KM曲线验证分层效果。分析使用R语言实现，涵盖逐步回归、风险分数计算、截点优化和生存分

北京大学主持的"中国老年健康调查(CLHLS)"是一项覆盖全国23个省市的长期追踪研究，1998-2018年间完成8次调查，累计入户访问11.3万人次，其中80岁以上高龄老人占67.4%。研究收集了老人健康、认知、社会参与及照料需求等丰富数据，并包含2.89万死亡老人临终前状况。调查数据已通过开放平台免费共享，被1万多位学者使用，产出大量学术成果。该数据集以sav格式存储，包含

我们通过TwoSampleMR包把它下载，先使用extract_instruments函数对暴露数据（就是体重BMI的SNP数据）ieu-a-835进行下载，如果是已经下载到电脑里面的数据，我们使用read_exposure_data函数和clump_data函数读取。这三步走完就可以进行MR分析了，代码非常简单。孟德尔随机化（Mendelian randomization，简称MR）是一种基于遗

数据解释如下：low 是否是小于2500g早产低体重儿，age 母亲的年龄，lwt 末次月经体重，race 种族，smoke 孕期抽烟，ptl 早产史（计数），ht 有高血压病史，ui 子宫过敏，ftv 早孕时看医生的次数，bwt 新生儿体重数值。假设咱们想race为研究目标，因为它是分类变量，咱们最好把它转成因子，因为scitb包有一定对数据类型的判定能力，如果你的分类变量类别大于5个，而你不转

上一期我们已经介绍了如何使用注册SEER数据库的账号和密码，今天我们来介绍一下怎么把数据提出来。首先我们需要打开官网网页：https://seer.cancer.gov/选择seer data&software选择SEER.stat然后从左到右依次点击红色箭头处这时会跳转到另外的页面，下载软件也要提交一个申请，点击同意后把列表上内容填好发送申请就可以了，seer官网就会把软件下载的地址发送

我们做临床研究常见的烦恼为没有好的数据，目前气象网站上有很多关于气象因素和空气质量数据，但是没有系统的整理和格式等问题，我们使用起来非常不方便，而且很费时间，我们可以使用R语言爬虫工具对网站上的数据进行抓取，然后对数据进行整合，最后进行分析，达到事半功倍的效果，先申明一下，爬取工具不是病毒，原理我就不废话这么多了，主要是对实际操作进行讲解。今天我们要爬取的网站是PM2.5网，为什么选这个网站，因为

本研究基于中国健康与退休追踪调查（CHARLS）数据，采用机器学习方法构建帕金森病诊断模型。研究通过比较不同变量数量下随机森林模型的预测性能，发现10个变量时模型表现最优（AUC=0.85）。方法学上，研究采用训练集（70%）和测试集（30%）划分，评估了包括敏感性、特异性在内的13项指标。研究创新性地展示了变量数量与模型性能的关系，为社区帕金森病筛查提供了高效的特征选择方案。复现结果表明，该方法

本文介绍了使用R语言实现AdaBoost算法的过程。首先导入数据和相关R包，对数据进行预处理和变量筛选。将数据分为70%训练集和30%测试集后，构建AdaBoost模型并设置100次迭代。通过预测结果分析混淆矩阵和错误率，并可视化变量重要性。结果显示，增加迭代次数并不能持续降低错误率，在17次时达到最低。最后展望将开发适配函数用于ROC曲线等分析。该案例展示了AdaBoost算法作为集成学习方法的