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概述
临床预测模型的基本概念及应用场景 临床预测模型分类：疾病诊断和预后模型 构建临床预测模型的基本步骤
数据处理
临床预测模型样本量的估算 数据异常值的识别和处理 缺失值的识别和填补方法 纳入临床预测模型的自变量转换类型
构建模型
基于Logistic回归构建临床预测模型 基于Cox回归构建临床预测模型 采用Lasso回归实现对自变量的筛选
结果展示
临床预测模型结果展示可视化：森林图 让临床预测模型更加简单易懂：列线图
模型评价
评价临床预测模型的区分能力：ROC曲线及AUC 不同模型之间的预测能力比较：NRI和IDI指数 评价临床预测模型的校准能力：校准曲线 预测模型在临床中的实际效用：决策曲线DCA 临床预测模型的内部验证和外部验证
报告规范
TRIPOD解读：题目和摘要报告规范 TRIPOD解读：前言和方法报告规范 TRIPOD解读：结果和结论报告规范
常见医学公开数据库介绍及经验分享
医学公开数据研究现状 常用医学公开数据库介绍 使用公开数据研究经验分享 使用公开数据研究实例分享
NHANES数据库挖掘
NHANES数据介绍及选题 NHANES数据清理与合并 NHANES数据常见分析策略 使用NHANES数据研究实例
CHARLS数据库挖掘
CHARLS数据基本情况 CHARLS数据清理与合并 CHARLS数据选题与分析策略 使用CHARLS数据研究实例
t检验
单样本t检验-SPSS教程 独立样本t检验【简】-SPSS教程 独立样本t检验【详】-SPSS教程 配对样本t检验【简】-SPSS教程 配对样本t检验【详】-SPSS教程
卡方检验/Fisher精确检验
卡方检验（2x2）-SPSS教程 卡方检验和Fisher精确检验（2x2）-SPSS教程 卡方检验（2xC）【简】-SPSS教程 卡方检验（2xC）【详】-SPSS教程 Fisher精确检验（2xC）-SPSS教程 卡方检验（R×C）-SPSS教程 配对卡方检验【简】-SPSS教程 配对卡方检验【详】-SPSS教程 比值比（2×2）的计算-SPSS教程 相对危险度（2×2）的计算-SPSS教程 卡方拟合优度检验-SPSS教程 两个有序分类变量相关性的卡方检验-SPSS教程 分层卡方检验-SPSS教程
方差分析
单因素方差分析【简】-SPSS教程 单因素方差分析【详】-SPSS教程 两因素方差分析-SPSS教程 单因素重复测量方差分析-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【简】-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【详】-SPSS教程 单因素协方差分析【简】-SPSS教程 单因素协方差分析【详】-SPSS教程
诊断试验
多项测量指标的ROC曲线分析-SPSS教程 组内相关系数（ICC）-SPSS教程 Cohen's kappa系数-SPSS教程 Weighted Kappa系数-SPSS教程 Kendall's W检验-SPSS教程
相关分析
Pearson相关性分析SPSS教程 Spearman相关分析-SPSS教程 Kendall's tau-b相关系数-SPSS教程
生存资料
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回归分析
二分类Logistic回归【简】-SPSS教程 二分类Logistic回归【详】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【简】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【详】-SPSS教程 1:m匹配病例对照Logistic回归-SPSS教程 无序多分类Logistic回归-SPSS教程 简单线性回归-SPSS教程 多重线性回归-SPSS教程 加权最小二乘法-SPSS教程 岭回归-SPSS教程 广义估计方程(GEE)-SPSS教程 分层回归-SPSS教程
非参数检验
Mann-Whitney U检验（两独立样本）-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验（配对样本）【简】-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验（配对样本）【详】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【简】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】-SPSS教程 Friedman检验-SPSS教程 Cochran's Q检验-SPSS教程
其他
1:1倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程 病例与对照的1:1匹配-SPSS教程 克朗巴哈系数(Cronbach's α)-SPSS教程 主成分分析-SPSS教程 1:n倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程
真实世界研究设计概述和案例分析
真实世界研究概念与流程 真实世界研究横断面研究案例 真实世界研究队列研究案例
真实世界研究常用回归模型R语言实现
线性回归模型R实操 逻辑回归模型R实操一 逻辑回归模型R实操二 Cox模型R实操 混合效应模型R实操
真实世界研究倾向性评分方法R语言实现
倾向性评分原理和应用 真实世界研究倾向性评分匹配 倾向性评分加权R实操
概述
文献计量分析学习目的
文献计量分析图谱基础
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文献检索基本策略
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Web of Science数据导出
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CiteSpace分析实操
CiteSpace合作网络分析 CiteSpace关键词网络分析
VOSviewer分析实操
VOSviewer合作网络分析 VOSviewer关键词/术语分析
1-5分SCI论文结果写作实操
文献计量分析结果框架精讲 合作网络写作精讲 关键词/术语写作精讲
福利课！12分文献计量分析速读
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人工智能、机器学习、大数据挖掘与医疗健康研究
人工智能浪潮：从ChatGPT到医疗健康研究 机器学习与大数据挖掘：医疗健康研究的新纪元
机器学习基础理论概述
机器学习核心概念和类型 机器学习建模一般流程 机器学习常用算法
机器学习在医学研究中的应用案例教学
基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证 运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型 运用可解释技术实现黑箱模型的可视化与个性化解释：以乳腺癌风险预测模型为例 基于K-means聚类算法挖掘糖尿病患者生化指标的临床亚型
总论：挑战、框架与机会
AI如何帮你提高科研效率 AI赋能医院产业：挑战与机遇 咒语——医学研究的AI提示语工程
写作：妙手偶得
AI辅助飞速撰写医学科研标书与SCI论文 如何应用AI工具辅助英文翻译、润色、写作
分析与做图：10倍生产力爆炸
AI教你快速学编程：Python篇 零基础R语言统计：AI助力小白变大神 用AI快速做生物信息分析 AI帮你制作思维导图和PPT
展望与彩蛋：拥抱未来
破内卷：人工智能时代的医工结合研究方向启示 神兵利器：X-彩蛋技巧
概论
Cover letter写作-文化因素和写作模板
标题
写作模板-PICOT 变通
摘要
摘要内容取舍 强化与变通
引言
写作路径 进阶与变通
方法
流程图+study design 进阶-抓大放小 方法部分的内容取舍
结果
Results部分只写结果 图表的自明性与逻辑
讨论
讨论的核心-结果的科学性和普适性 变通与强化
Cover letter
文化因素与写作模板
赵天业
Endnote，学术不端与出版后同行评议
杨祖耀
流行病学、系统综述
卓琳
药物流行病学，循证医学
杨超
慢性疾病的人群流行病学研究
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精品科研专栏
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【预售】DeepSeek辅助临床医学科研入门训练营
全面掌握DeepSeek的原理、特点及实操技巧
【视频】文献计量分析与SCI论文撰写技巧全解析
CITESPACE、VOSVIEWER
【视频-更新中】公开数据库挖掘与SCI论文发表实战指南
UK Biobank、DHS、NHANES、CHARLS
【视频】UK BioBank介绍及应用研究
UKB数据库的应用与实战分析
研究方法
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研究进展
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一研究同时使用了NHANES和UKB数据库，发表在IF=14.8的期刊上
糖尿病与贫血呈正相关，并且随着糖尿病病程的增加，贫血的可能性也增加。
2025年3月27日 09:45
NICE指南：推荐肥胖领域值得做的研究方向
指南还包括超重和肥胖的预防，锻炼和饮食干预，药物和手术干预等推荐意见。
2025年3月25日 09:43
EHJ一文总结：AI在心血管领域的应用实例
涉及身体活动，肥胖和糖尿病、高血压和血脂管理、吸烟和酗酒等方面。
2025年3月24日 18:04
论文标题这样写，可能更容易被引用！
一项最新研究表明，论文标题使用朗朗上口的“三短语”模式（A，B，and C），能够提升论文被引次数。
2025年3月21日 09:38
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