关注豌豆医学科研，助力SCI
写在前面
未来，多数据库联合研究以及医学与环境的交叉研究将成为新的学术热点和发文风口。
已上传此类文章复现视频至课程中！
环境与医学强强联手，助力高分科研！
近年来，“医学+环境”的跨界研究持续升温，逐步揭示环境因素对人类健康的深远影响。这类研究不仅为疾病预防和公共卫生政策的制定提供了重要科学依据，还为环境保护贡献了新思路。正如下图所示，该领域已经成为高分一区论文的热门方向，涵盖多种环境因素与广泛健康结局的分析，为学术发文打开了新的大门！
一、空气污染物：分析了以下空气污染物的浓度变化，提供了2000年至2023年全国各省的详细数据（通过CHAP数据库计算而得）
臭氧（O₃）
可吸入颗粒物（PM10）
细颗粒物（PM2.5）
氯化物（Cl）
铵盐（NH₄）
硝酸盐（NO₃）
硫酸盐（SO₄）
一氧化碳（CO）
二氧化氮（NO₂）
二氧化硫（SO₂）
温度（Temperature）
湿度（Humidity）
紫外线辐射（UV Radiation）
三、地质与水质数据：未来还将纳入了地质和水质等环境因素，进一步拓宽了研究的深度与广度。这些数据将为环境与健康的多角度分析提供强有力的支持。
接下来给大家分享几篇PM2.5/空气污染物与疾病之间关系的研究，以及chalrsMAX包调取环境数据的演示。
文章1-PM2.5与抑郁症状的关联-中科院1区8.2分
2024年10月，国内某团队在The Science of the total environment（中科院一区，IF: 8.2）上发表了题为：Fine particulate matter components associated with exacerbated depressive symptoms among middle-aged and older adults in China 的研究论文，调查了长期暴露于各种PM2.5成分（硫酸盐、硝酸盐、铵、有机物和黑碳）与抑郁症状之间的单独和联合关联。
研究背景：越来越多的人认识到环境细颗粒物（PM2.5）是精神障碍的环境风险因素，尤其是在老年人中。然而，关于PM2.5中哪些特定化学成分可能更有害的证据仍然有限。
文章2-空气污染物与代谢综合征--中科院2区7.7分
2022年12月，国内外多团队在Environmental research（中科院二区，IF: 7.7）上发表了题为：Systemic inflammation accelerates the adverse effects of air pollution on metabolic syndrome: Findings from the China health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) 的研究论文，调查了长期暴露于空气污染和全身炎症对代谢综合征的单独与联合作用。
研究背景：长期暴露于空气污染和全身炎症与代谢综合征（MetS）患病率增加有关；然而，它们在中国中老年人中的联合作用尚不清楚。
# 获取数据库分析常用的信息，包括污染物，地质，水文等信息（不断更新）preset_list <- show_preset_names()pollution <- preset_list %>% filter(, Year %in% c(2013, 2014, 2015))#假设提取连续三年2013-2015的空气污染物信息#并计算均值、标准差、四分位数、中位数及四分位数间距等library(dplyr)pollutant_tables <- pollution %>%split(.$Content) %>%#split(.$Content)：根据 pollution 数据框中的 Content 列（假设表示污染物的种类）进行分组，返回一个列表。每个列表元素包含某一特定污染物的数据。#.$Content 是 pollution$Content 的简写，用于访问 Content 列。#例如，如果 pollution$Content 包含两种污染物 PM2.5 和 NO2，则 split() 会将数据分成两个部分。map(function(pollutant_data) {#pollutant_data 是每个污染物的数据块，是 pollution 数据框按 Content 列分组后的某个子集。pollutant_name <- unique(pollutant_data$Content)#获取当前污染物数据中的唯一污染物名称，存储在变量 pollutant_name 中，类似于 "PM2.5" 或 "NO2" 这样的污染物名称。pollutant_files <- pollutant_data$Name#获取当前污染物数据中的文件名，Name 列包含与污染物相关的文件名combined_df <- pollutant_files %>%map(fetch_preset_files) %>%#对所有与当前污染物相关的文件名（pollutant_files）使用 map() 函数，逐个调用 fetch_preset_files() 函数。#读取或获取这些文件中的数据，返回的是一个列表，列表中的每个元素是从文件中读取的数据框。reduce(full_join, by = "name") %>%#逐步合并列表中的数据框。这里使用 full_join() 来合并这些数据框，by = "name" 表示按照 name 列进行合并。#将所有与当前污染物相关的数据文件合并成一个大的数据框，按 name 列进行匹配。rowwise() %>% #将数据框设置为按行操作模式，方便后续对每一行的多个列进行统计计算。transmute(#transmute() 函数用于创建新的列，并丢弃原有列。name = name,!!paste0(pollutant_name, "_Mean") := mean(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#均值!!paste0(pollutant_name, "_SD") := sd(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#标准差!!paste0(pollutant_name, "_P25") := quantile(c_across(starts_with("mean_concentration")), 0.25, na.rm = TRUE),#第25百分位数（P25）!!paste0(pollutant_name, "_P50") := median(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE),#中位数（P50）!!paste0(pollutant_name, "_P75") := quantile(c_across(starts_with("mean_concentration")), 0.75, na.rm = TRUE),#第75百分位数（P75）!!paste0(pollutant_name, "_IQR") := IQR(c_across(starts_with("mean_concentration")), na.rm = TRUE)#四分位距（IQR）) %>%ungroup()#解除 rowwise() 的行操作模式，恢复默认的按列操作模式。combined_df}) %>%reduce(full_join, by = "name")#使用 reduce() 将所有污染物的统计数据合并在一起，#将各个污染物的统计结果（如 PM2.5、NO2 等）合并成一个大的数据框，按 name 列进行匹配。unique(pollutant_tables$name)
提取结果如下图，可结合charls数据库，调查空气污染物与不同疾病患病率等的差异
文章3-PM2.5和体力活动对身体功能的影响--中科院2区6.2分
2024年8月，国内多团队在Ecotoxicology and environmental safety（中科院二区，IF: 6.2）上发表了题为：Health effect of multiple air pollutant mixture on sarcopenia among middle-aged and older adults in China 的研究论文，调查了PM2.5和体力活动（PA）对身体功能（PF）的单独和联合影响。
研究背景：随着全球老龄化进程加快，中老年人肌少症带来的健康挑战日益凸显。然而，关于空气污染对肌肉减少症的不利影响的现有证据有限，特别是在西太平洋地区。本研究旨在利用具有全国代表性的数据库探索多种空气污染物与肌肉减少症和相关生物标志物的关系。
文章4-PM2.5与抑郁症状的关联-中科院1区8.2分
2024年10月，国内某团队在The Science of the total environment（中科院一区，IF: 8.2）上发表了题为：Fine particulate matter components associated with exacerbated depressive symptoms among middle-aged and older adults in China 的研究论文，调查了长期暴露于各种PM2.5成分（硫酸盐、硝酸盐、铵、有机物和黑碳）与抑郁症状之间的单独和联合关联。
研究背景：越来越多的人认识到环境细颗粒物（PM2.5）是精神障碍的环境风险因素，尤其是在老年人中。然而，关于PM2.5中哪些特定化学成分可能更有害的证据仍然有限。
多数据库联合＋环境联合
4. 一键生成Kaplan-Meier曲线、森林图-小白学习周期进一步缩短！
5. 配备了完备的数据检索网站，再也不用查手册啦：配备charlsMAX相关code、变量的查询网站，轻松知道所需变量的wave/year、description、Code、Source等信息。
codebook查询功能，目前支持CHARLS, CHNS, CLHLS, ELSA, MHAS, SHARE数据库。
数据预览功能，根据code预览对应原始数据（速度极快），便于大家理解数据的构成与内容，支持目前的7个数据库。
6. 每周一加更多国数据库联合文章复现！
R包功能介绍如下！
深夜答疑，24h并肩作战
charlsMAX R包如何购买？
购买多国健康数据库精析与挖掘课程即送charlsMAX R包，并配有常规学习代码、文章实操复现等视频学习内容（永久观看）
另有服务：社群答疑（永久）、1v1选题 审稿 投稿推荐 返修指导服务（2年）
价格：3999，学生3799（包含税，可开发票）
福利来咯！
转发此条至朋友圈+配文字“医豌豆，科研精，公共数据库助你行”（维持3小时以上），即可免费获取“配有charlsMAX相关code、变量查询的网站”，并可加入公共数据库交流社群一起学习。
课程咨询微信
豌豆老师
小宇老师
课程购买链接
行稳致远 进而有为
期待你的
分享
点赞
在看
