现如今想在科研圈出人头地,没SCI是万万不行的!很多搞临床的粉丝朋友问馆长最多的就是如何不用做实验也不用收集病例发SCI?
其实0实验发SCI的路子目前还是很广滴~馆长这里有的是!目前用的相对比较多的是孟德尔随机化(MR),但是
随着发文量的增加,MR越来越卷也是一个不争的事实
!
那除了MR还有别的方法吗?馆长今天就带大家开启新的发文赛道!
这篇
浙大朱益民和周丹
教授共同通讯发表在国际顶刊European Heart Journal(IF=37.6)上的一项研究:
调查了虚弱状态的变化与心血管疾病的关系。
该研究基于
CHARLS、ELSA和HRS
三个队列。在调整潜在混杂因素后,使用Cox比例风险模型计算风险比(HR)和95%置信区间(95% CI)。
所以,馆长今天安利给大家的新赛道就是
多数据库/队列联合分析
,这种发文思路
最大的好处就是不需要复杂的生信分析,确定好选题,会统计就能搞定,对临床医生非常友好
~
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咱们再来看几个例子:
这项研究旨在调查
来自高收入国家(HICs)和低收入和中等收入国家(LMICs)的老年人网络排斥与抑郁症状之间的关系
。
分析基于五项具有全国代表性的纵向队列研究:
HRS、ELSA、SHARE、CHARLS和MHAS
。作者探讨了网络排斥与抑郁症状的特定项目之间的联系。此外,进行了亚组分析,以确定可能更容易受网络排斥与抑郁症状关联影响的特定亚群。
这篇文章旨在
评估全球中老年人群日常生活活动的健康转变概率及其对预期寿命(LE)和性别差距的影响
。
分析了来自6个国际队列的数据:
CHARLS、ELSA、HRS、MHAS、KLoSA和SHARE
。将性别作为协变量纳入模型以计算风险比(HR),同时使用复杂事件随机群体分析(SPACE)微观模拟计算了健康、IADL残疾、BADL残疾和死亡率等不同健康状态下的LE。
这项研究旨在
探讨未服用降压药的老年高血压患者血压的变化,并初步探讨在这种情况下高血压缓解至正常血压是否与心血管疾病(CVD)风险降低相关
。
数据来自
HRS和ELSA。
小结
这种多队列/数据库研究是很吃选题的,选题的创新性直接决定了最终的分值。选题也是目前临床公共数据挖掘的一个难点,很多朋友会统计分析,但是不会选题,所以想发一篇SCI依然很困难。不用烦恼,
馆长无论在分析还是选题方面都可以帮到你,想0实现发文的朋友速速联系馆长吧!专业团队,十年经验,为您的科研保驾护航!
馆长会持续为大家带来最新生信思路,也可以提供特色数据库构建、免费思路评估、付费生信分析等服务,对数据库构建和生信分析感兴趣的朋友可以咨询馆长哦!