编者广州医科大学学者通过文献回顾和预实验研发了一套针对阿尔茨海默病伴吞咽障碍患者的视频引导的系统化渐进式吞咽肌群训练，结果表明，吞咽障碍和相关症状明显改善，临床疗效远高于常规护理，与各位做个分享！在统计学方法上，用了广义估计方程来开展，是不错的方法，老郑我最后也谈谈我的想法，记得文末我的观点。2024年2月，广州医科大学附属脑科医院的老年神经科学中心团队在顶级护理期刊《International

随着DeepSeek爆火，各行各业的使用教程和案例纷纷涌现。然而，还有90%的医学生不知道该如何挖掘这个工具的潜力，仍把它当做简单的问答助手。因此，在今天这篇文章中，我们将结合“Zstats风暴统计平台”和“DeepSeek”工具，解读数据分析的结果，并生成规范的中英文文字表述。感兴趣的不妨跟着我们的指令，一起尝试一下！1基线表的规范描述输入指令：我是一名医学生，现在需要对table 1中的结果进

不做临床试验也可以发表SCI论文！！！最近对Nhanes公共数据库的数据分析可谓是如火如荼，但是依然有人不知道公共数据库该怎么去使用，不会有人放着这么简单的方式不去做，只盯着周期长，难获取数据的临床试验吧！Nhanes公共数据库挖掘，非常适合临床科研人员，数据获取简单，过程简单，如果你想要发表SCI千万不要错过这个时机呀！千万不要等着文章数量爆发式增长，后面越来越卷，毕竟对于数据库那可是“僧多肉少

SEER数据库（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）是美国国立癌症研究所（NCI）创建和维护的一个重要的癌症流行病学数据库。它起源于1970年，旨在收集关于癌症发病率、治疗和生存率等方面的详细信息，以用于癌症流行病学研究和临床医学研究。作为包含大量的临床肿瘤回顾性研究资料的数据库，SEER数据库拥有数据全面、定义明确、识别准确、分期细致、

欢迎报名2024年孟德尔随机化方法高级班课程！孟德尔随机化高级班2024年1月20-21日开课，欢迎报名如果说最近临床科研领域中最火的是什么，除了chatGPT，应该就是孟德尔随机化了。利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。比临床更简单、发文速度更快！“孟德尔随机化研究”能这么火、这么受临床医生青睐，一是：只需公共数据库分析、0实验验证、性价比高；二是：选题方向与临床问题、流行病学

NHANES数据库分析，一步一个坎。常规分析小半年，现在半天全部搞定！标准的NHANES数据库分析步骤，包括数据下载整合——数据清洗——数据加权分析三步，可以说各有各难点。为了教大家如何用NHANES数据库，顺利完成一篇SCI论文，我们将推出"半天完成一篇NHANES数据库SCI论文“系列文章，手把手带你快速搞定分析！本文是系列文章的第三篇：NHANES数据的加权分析全部0代码1分钟搞定！第一篇：

现在面对大型的复杂数据，数据分析方法是真的越来愈复杂。尤其是机器学习，花样太多了。像我今天转载的这篇文章。使用机器学习对患有慢性危重症的异质性患者进行亚表型分型，以指导个体化体液平衡治疗：一项回顾性队列研究方法速览背景：慢性危重症（CCI）患者异质性大，导致重症监护病房（ICU）管理困难。识别亚表型有助于个体化护理，但该项研究尚未得到探索。本研究旨在鉴定CCI患者的亚...

公共数据库每周汇总通过PubMed数据库检索，汇总各大公共数据库12.27-1.2发文情况如下：美国国家健康和营养检查调查（NHANES）公共数据库共发文38篇孟德尔随机化相关主题文章共发表61篇英国生物银行（UK Biobank，UKB）公共数据库共发文31篇SEER公共数据库共发文35篇中国健康与养老追踪调查（CHARLS）公共数据库共发文6篇中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）公共数据

在论文中，像下图中的基线差异性表格最为基础，统计方法也很简单，但是结果的整理，表格的绘制十分繁琐！费时费力！尤其像SPSS，不同的数据类型要分不同的方法，数据类型复杂的情况下可能涉及多种方法，像常见的t检验、秩和检验、卡方检验、fisher法......R语言中虽然不乏可以快速批量完成基线分析的R包！但是结果的输出还是要人工整理为三线表！也不够简便！tableone包分析结果如果您想要快速完成分组

编者我们发现了一篇JAMA子刊文章，使用2017年至2022年包含1073万人的全国体检数据，调查了中国所有CAS亚型的分布，并确定与其患病率相关的横断面因素，最终得出结论，与各位做个分享！颈动脉粥样硬化（CAS）是导致缺血性卒中的重要病因之一，10%~15%的缺血性脑卒中就是由颈动脉粥样硬化引起。恰如自来水管道时间久了会生锈，人的血管尤其是动脉，随着年龄的增长也会发生堵塞和硬化。具体来讲，CAS