发文利器孟德尔随机化，郑老师一次性讲清楚！孟德尔随机化课程，入门到高级，郑老师团队主讲，一个月搞定，快速发表论文！孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，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。孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混

这些亚组分析按参与者性别、年龄（<45 与 ≥45 岁）、BMI（≥24 与 <24 kg/m²）、SUA 水平（>540 与 ≤540 µmol/L）、合并症、合并使用的降尿酸药物、可能降低 SUA 的药物、可能升高 SUA 的药物以及 HUA 病程（>2 年、1–2 年与 <1 年）等进行分层分析。在倾向评分匹配（PSM）后的参与者中共发生 1 482 例痛风性关节炎（GA），其中 580 例

因为，现在因果推断的方法学体系已经发生改变，但是我们的临床、护理、公卫的朋友们，我发现，却没有感受到2025年因果推断统计学方法学技术的改变。当我们学生、医务工作者还在讨论回归方法时候，这个世界，因果推断方法，已经迈向机器学习、迈向双重稳健估计方法了。全国较大的线上医学统计服务平台，专注于医学生、医护工作者学术研究统计支持，我们是你们统计助理！一系列方法，为你提供一整套“工具库”，确保在任何复杂数

由浙江省预防医学会主办，浙江省预防医学会卫生统计学专业委员会承办的“因果推断理论与方法在数据分析中应用”将于11月28日-11月30日在杭州举办。培训内容均为郑老师本人深思熟虑，组织的一场系统性的关于“因果推断”的理论与实战训练，让你第1）入门因果推断理论，2）入门R语言，3）结合R语言进行因果推断的实战，内容丰富。每位参加会议的代表需交纳会议培训费800元，开票时请提供所在单位税号。（项目编号：

综上所述，研究者发现RSF是最常用的ML模型，反映了它作为生存分析的ML算法的偏好。正在研究的用于生存分析的ML算法具有良好的预测能力，中位AUC或C-index为0.751。总结了ML算法的使用，并描述性地给出了ML和CPH模型的曲线下面积（AUC）或一致性指数（C-index）。今天一起详细看看这篇发表在《BMC Medical Research Methodology》上的系统综述与Meta

目前，已开设的16门课程包括R语言课程、Meta分析、重复测量资料分析、问卷与量表分析课程、临床预测模型、临床试验数据分析、临床数据回顾分析、孟德尔随机化课程、NHANES公共数据库挖掘课程、GBD公共数据库挖掘课程等均可马上观看课程回放视频。2025年课程已经接近尾声，为了方便大家规划今后的统计科研学习计划，郑老师团队对2026年的课程做了一个计划，在原来课程的基础上，我们团队将精心打造。每门课

为了减少特征冗余，增强模型的稳健性，研究者采用递归特征消除（Recursive feature Elimination， RFE）进行特征选择。从特征筛选到机器学习建模，多个机器学习模型的性能比较，内外数据集验证，模型可解释性分析以及进行核心预测因子筛选，最后甚至开发网络计算器。根据这6个关键指标，研究者团队开发了一个基于网络的计算器，以促进对 sICH 患者的个体化预后风险评估，提高可访问性和便

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一项对90项免疫检查点抑制剂（ICIs）研究的系统回顾显示，虽然72%的研究采用了传统的机器学习，22%的研究使用了深度学习，但没有一项研究进行因果推断。因为，现在因果推断的方法学体系已经发生改变，但是我们的临床、护理、公卫的朋友们，我发现，却没有感受到2025年因果推断统计学方法学技术的改变。在医学科研领域，机器学习与因果推断的结合形成了丰富的方法论，其核心目标是从观察性数据中，以更稳健、更高效

为了估计与ACE对妊娠流产数量和心理健康结果的因果解释一致的影响，研究者采用了Chernozhukov等人（Chernozhukov等人，2018）提出的。利用机器学习模型来估计并剔除“滋扰参数”（Nuisance Parameters）的影响，从而使对目标因果参数的估计对滋扰模型的估计误差不敏感。另外，为了评估估计的因果效应的稳健性，将原始随机森林模型的ATEs与使用Lasso和XGBoost算