NHR被认为是一种反映机体炎症与脂质代谢平衡的综合指标，近年来在心血管疾病、代谢异常及慢性炎症相关疾病的风险研究中得到广泛应用。NHANES代谢相关健康状态的评价类指标 | 镁缺乏评分（MDS）、血小板/高密度脂蛋白（PHR）、美国脂肪肝指数（USFLI）NHANES Online平台可直接分析的第104个指标：中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）NHANES Online平台可直接分析的第104个

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

SEER（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立，是美国常用的癌症数据库，里面包括了各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌等；还提供了各式各样的临床资料，如性别、年龄、TNM 分期等。一、本周SEER文献预览本周PubMed数据库“标题/摘要：SEER”搜索发现，本周发表6篇SEER论文部分

识别出3类CTI‑WHtR变化轨迹：与“低值上升”组相比，“稳定高值”组的卒中风险升高69%（OR = 1.69，95% CI: 1.34–2.13），“中值上升”组升高26%（OR = 1.26，95% CI: 1.06–1.52）；（完全调整人口学、生活方式及代谢因素后）显示，最高四分位（Q4）相比最低（Q1）的 CVD 风险增加 64%（HR = 1.64，95% CI: 1.35–2.00

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随机效应部分控制了个体水平的异质性，随机森林部分则自动拟合了预测变量与结局间的非线性关系和交互效应，实现了两种方法的优势互补。作为一种将两者优势相结合的混合模型，GMERF核心原理是在GLMM框架下，用随机森林替代原有的线性固定效应部分。当应用于纵向数据时，它会将同一受试者的多次测量视为相互独立的观测，完全忽略数据的聚类结构即组内相关性。，难以捕捉现实中可能存在的非线性效应和高阶交互作用。，对应5

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