无版面费IF8.2,临床数据库分析友好期刊,发文量大审稿快!首医大孙生志教授联合斯坦福团队凭CHARLS数据库3个月即发文!

学术   2024-07-31 19:00   上海  

临床和流行病学相关公共数据库现在是异常火爆,先有SEER、NHANES、UKB,再有CHARLS、GBD、CKB,关键还特别适合临床晋升使用,不用做实验,不用收病例,容易做到临床科研两不误!所以发文量是蹭蹭蹭的上涨,小云的生信服务工单列表里也堆满了各种临床数据库分析的咨询,只能一大早就扎进文献堆里找临床数据库分析的最新文章和思路,这不,就发现了一个CHARLS数据库的8分+文章,发在了Science of the Total Environment这个环境方向专业期刊上。这可是个临床数据库分析超友好的期刊,小云得给大家说道说道,它是中科院1区Top杂志,IF=8.2分,年发文量巨大,可达8000多篇,审稿速度比较快,整体审稿周期在2-3个月,关键是还可以选择无版面费发表,真真是毕业和晋升的福利刊啊!投它~投它~环境方向的数据库分析都去投它!
书归正传,继续解读这篇由首都医科大学公卫学院孙生志教授联合斯坦福大学团队发表的CHARLS数据库文章,简单分析1图4表,3个月拿下8分+,你就说香不香!
1. 选题方向既有热度又具新颖性该文章选择环境方向中的PM2.5作为研究目标,首先环境方向是流行病学数据库发文中的一个重要部分,研究热度较高。其次,该文研究PM2.5的切入角度又具备新颖性,分析的是PM2.5中的特定化学成分。这样的选题既保留了话题热度,又提高了创新性,发文的level一下子就提升了,这个方法小伙伴们学起来吧!    
2. 数据库选择和期刊选择该文章应用的是Charls数据库,国产数据库,数据新且量大,挖掘浪潮刚起,发文空间还比较大,上车早可以吃红利!另外,投稿选刊也是个技术活,投到专业性对口期刊也是个不错的选择,尤其是数据库分析友好期刊,往往可以达到事半功倍的效果~
这么宝藏的Charls数据库,你挖我也挖,谁挖掘的早谁容易发高分!所以趁现在,数据挖掘空间大、分析又简单,赶紧上车占位,主治升副高就靠它啦!PS:想利用Charls数据库发文但不知道如何入手?想个性化设计生信创新思路?快来扫码联系小云吧!小云这里有无数高分文章套路可复现!

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题目:与中国中老年人抑郁症状加重相关的PM2.5成分
杂志:Science of The Total Environment
影响因子:IF=8.2
发表时间:2024年6月
公众号回复“123”领取原文PDF,文献编号:240731    
研究背景
越来越多的人认识到环境细颗粒物(PM2.5)作为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的哪些特定化学成分可能更有害的证据仍然有限。因此,该研究通过大规模的全国性队列,旨在前瞻性地研究中国中老年人长期暴露于PM2.5成分与抑郁风险之间的关系。
研究思路
这项全国性的前瞻性队列研究纳入了CHARLS数据库2011-2016年的22126名中老年参与者,以探讨长期暴露于各种PM2.5成分(硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和黑碳)与抑郁症状之间的个体和联合关系。抑郁症状采用 10 项流行病学研究中心抑郁量表(CES-D-10)进行评估。首先,利用PM2.5和PM2.5各组分单独暴露的单一暴露混合效应模型评估了CES-D-10分数的变化,利用自然三次样条评估 PM2.5 和 PM2.5 各组分的暴露-反应曲线。接下来通过分位数g-computation来确定 PM2.5 五种成分总体暴露的联合效应,同时控制与单一暴露混合效应模型相同的协变量。最后对分位数g-computation模型进行了敏感性分析,以验证 PM2.5 成分与抑郁症状的联合关联的稳健性。
研究结果
1.参与者基线特征
该研究纳入中国 126 个市县 450 个社区的 22126 名中老年人参与者,其中48.8%为男性,25.0%为文盲,42.6%居住在城市地区(表 1)。表 2 列出了每项 CHARLS 调查的纵向变量和 PM2.5 成分暴露的详细说明。在三次纵向调查中,参与者的平均年龄分别为 59.1岁、59.6岁和 59.9岁,CES-D-10 评分的相应平均值分别为 8.4、7.8 和 7.9 ,12个月PM2.5暴露中位数分别为54.1、53.3和44.9 μg/m3 
表1:参与者基线特征
表2:参与者的纵向特征
2.PM2.5 成分与抑郁症状的关联分析
首先,利用PM2.5和PM2.5各组分单独暴露的单一暴露混合效应模型评估了CES-D-10分数的变化,结果显示总体PM2.5暴露和PM2.5五种成分中的每一种都与抑郁症状风险的增加呈显著正相关(表3)。根据基于分位数的g-computation,PM2.5成分混合物与抑郁症之间的暴露-反应关系呈现出一致的线性或超线性关系,没有较低的阈值(图1)。随着共同暴露于PM2.5总成分的五分位数的增加,抑郁风险也显著增加(表4)。对22,126名成年人进行的主要分析得出的ER值为6.21%,硝酸盐(指数权重为 0.46)、硫酸盐(0.33)和黑碳(0.21)对 CES-D-10 评分有积极影响,并被确定为有害联合效应的主要贡献者,而铵(-0.59)和有机物(-0.41)则表现出消极影响。鉴于PM2.5成分混合物的整体效应具有显著的正ER,负指数权重表明PM2.5成分中的铵和有机物与抑郁症状无关。
表3:通过单一污染物模型估算的 PM2.5 及其成分与抑郁评分的关系    
图1:抑郁症状与 PM2.5 成分联合暴露百分位数的关系。
表4:基于分位数g-computation确定 PM2.5 五种成分总体暴露的联合效应
文章小结
看完这个分析只想感叹一句:真简单啊!Charls数据库挖掘这么好成文,你还在等什么?不用收病例、不用做实验、甚至可以0成本发高分文章,简直太适合临床医生了,晋升评职称就用它,高分文章带回家!想要临床、科研两手抓?用好临床数据库分析就搞定啦!另外,由于临床数据库分析的流程比较简单,所以很多文章都是拼数据量和选题角度,刚好这两点小云都可以帮你,想利用数据库发高分就快来联系小云吧!好的选题不等人,晚了可能就被别人捷足先登了!

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