Charls数据库+预测模型发二区top | CHARLS等七大老年公共数据库周报(6.19)

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七大老年公共数据库

七大老年公共数据库共涵盖33个国家的数据,包括:美国健康与退休研究 (Health and Retirement Study, HRS);英国老龄化纵向研究 (English Longitudinal Study of Ageing, ELSA);欧洲健康、老龄化和退休调查(Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe ,SHARE);韩国老龄化纵向研究(Korean Longitudinal Study of Ageing, KLoSA);中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS);墨西哥健康与老龄化研究(The Mexican Health and Aging Study,MHAS);印度纵向老龄化研究 (Longitudinal Aging Study in India,LASI)

我们对发文情况分别作简要文献预览,并报道使用联合数据库发表文章列表。

6.12-6.19期间七大老年公共数据库文献预览

  • 美国健康与退休研究 (HRS):共发文7篇,5篇二区文章;

  • 英国老龄化纵向研究 (ELSA):共发文2篇,2篇二区文章

  • 欧洲健康、老龄化和退休调查(SHARE):共发文1篇,1篇二区文章

  • 韩国老龄化纵向研究(KLoSA):共发文1篇,1篇二区文章

  • 中国健康与养老追踪调查(CHARLS):共发文13篇,9篇二区文章;

  • 墨西哥健康与老龄化研究(MHAS):共发文1篇,1篇二区文章

  • 印度纵向老龄化研究 (LASI):共发文1篇,1篇二区文章

通过PubMed数据库检索发现,6.12-6.19共发表了1篇使用联合数据库的相关主题论文。

1.外国学者文章介绍(一)

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标题:与运动认知风险综合征相关的危险因素:一项跨国研究数据的荟萃分析

研究目的:识别与运动认知风险(MCR)综合征(一种痴呆前期综合征)相关的危险因素有助于制定降低风险的策略和干预措施,以延缓痴呆的进展。量身定制的干预措施需要对高收入国家和中等收入国家进行比较,以确定是否应该针对相同或不同的风险因素。我们在七项健康与退休研究中用统一的方法检查了与MCR相关的危险因素。

方法:数据来自年龄≥65岁的成年人(n = 20,036,平均年龄71.2(SD 6.2)-80.1(SD 4.1)),分别来自美国健康与退休研究、英国老龄化纵向研究、欧洲健康、老龄化与退休调查、中国健康与退休纵向研究、印度纵向老龄化痴呆统一诊断评估研究、墨西哥健康与老龄化研究和巴西纵向老龄化研究。MCR定义为存在认知障碍和步态缓慢(无行动障碍和痴呆)。人口统计学[教育程度]、医学[高血压、糖尿病、心脏病、肥胖、中风、帕金森病、跌倒]、心理[抑郁症状、精神问题]、感觉运动[握力、听力]和行为因素[吸烟、久坐、睡眠]与MCR的相关性采用年龄和性别调整logistic回归模型进行检验。进行了一项荟萃分析来比较高收入国家和中等收入国家MCR的危险因素。

结果:除抑郁症状和握力弱外,不同的危险因素群与个体研究相关。睡眠不佳、听力、握力弱和多次跌倒成为MCR的新关联。当按收入分组时,在高收入和中等收入国家,一些风险因素(即教育)与MCR有关。其他(如肥胖)则是高收入国家特有的。

结论这项横断面、跨国研究确定了高收入和中等收入国家与MCR相关的新的、共有的和特定的风险因素,为制定公共卫生方法和干预措施提供了见解,以预防MCR患者发生痴呆。

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HRS公共数据库

Health and Retirement Study(健康与退休研究,HRS)是美国国家老年人口与家庭变化研究所(Institute for Social Research, ISR)主导的一项长期研究项目,始于1992年。

为纵向小组研究,对美国约20,000人的代表性样本进行调查。该项目的主要目标是深入了解美国中老年人口在健康、经济、社会和家庭层面的各种状况和变化。

HRS得到了美国国家老龄研究所(National Institute on Aging, NIA)和社会保障局(Social Security Administration)的支持,被认为是关于老年人口的最全面、最权威的长期研究之一。

通过其独特的深度访谈,HRS 提供了大量宝贵的、不断增长的多学科数据,研究人员可以利用这些数据来解决有关老龄化挑战和机遇的重要问题。

一、PubMed数据库

通过PubMed数据库“Health and Retirement Study”检索发现,6.12-6.19共发表7相关主题论文,其中共5篇医学二区文章,部分文章介绍如下。

1.外国学者文章介绍(一)

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标题:老龄化和心理健康的观点-非正式护理提供的作用:美国健康和退休研究的纵向发现

研究目的:非正式关怀是一种常见的社会支持形式,其强度差别很大。虽然老龄化的观点已经被证明与心理健康有关,但我们的目的是分析老龄化观点与抑郁症状之间的关联是否受到非正式护理的提供及其强度的影响。

方法:采用美国健康与退休研究的六波数据。样本包括多达41,058个观察结果,汇集了六波≥50岁的社区居住成年人。采用流行病学研究中心抑郁量表(CESD)测量抑郁症状,采用费城老年中心士气量表(ATOA)测量对自身衰老的态度(得分越高表明态度积极);非正式照顾(否/是)和照顾强度(中等、强烈)进行调查。以护理为调节变量,进行稳健标准误差的调整固定效应回归分析。

结果:非正式护理与ATOA无交互作用。然而,过渡到高强度的护理显著减缓了ATOA与抑郁症状之间的关联。较低的抑郁症状与较好的ATOA相关,且这种关联在高强度照料条件下比在非照料条件下显著增强。没有发现任何形式的照顾和主观年龄之间有显著的交互作用。

结论内化年龄歧视与抑郁症状在提供高强度护理的照顾者中相关性更强。因此,减少内化年龄歧视的干预措施可能会有所帮助,特别是在这一弱势群体的非正式照顾者中。

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2.外国学者文章介绍(二)

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标题:我们是否增加了生命中无痛的岁月?发病率压缩与膨胀的检验

研究目的:关于寿命的延长是否会带来更长寿、更健康的生活,还是会带来更多的疾病和痛苦,一直存在争议。为了解决这个问题,本文使用健康预期方法,并测试了与疼痛相关的发病率的扩展与压缩。

方法:数据来源于1993 - 2018年的《健康与退休研究》。疼痛分为无痛感、非限制性疼痛和限制性疼痛。多状态生命表使用复杂事件随机总体分析程序检查77,996个疼痛状态或死亡的波对波转换。结果显示了70岁、80岁和90岁男性和女性的预期绝对寿命和相对寿命。置信区间评估差异随时间的显著性。提出了基于人口和地位的结果。

结果:在70岁和80岁的人群中,男性和女性的非限制性和限制性疼痛的相对和绝对寿命都大幅增加,尽管在波与波的基础上存在差异,但结果总体上证实了疼痛发病率的扩大趋势。结果不受基线状态的影响,表明那些已经疼痛的人与基线时无痛的人一样可能经历发病率的扩大。对于90岁的人来说,结果是不同的,他们没有经历过扩大的疼痛发病率,也没有显示出预期寿命的增加。

结论研究结果与现有文献一致,表明美国老年人疼痛患病率上升,预示着需要关注疼痛应对资源、治疗和预防策略。

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3.外国学者文章介绍(三)

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标题:DNA甲基化在crp相关的CpG位点可能介导教育程度和认知之间的途径

研究目的:越来越多的证据表明,炎症过程与认知能力下降和痴呆有关。这项工作研究了c反应蛋白(CRP)的表观遗传标志物,一种常见的临床炎症生物标志物,是否可能介导教育程度和认知之间的关系。

方法:我们首先评估了来自健康与退休研究(HRS,平均年龄=69.7岁)的3298名参与者中,先前报道的53个与CRP相关的DNA甲基化位点(CpGs)是否与CRP相关,无论是单独的还是汇总到甲基化风险评分(MRSCRP)中。

结果:在调整年龄、性别、吸烟、BMI、遗传血统和白细胞计数后,49个CpGs(92%)与HRS中CRP的自然对数相关(p<0.05), MRSCRP每增加一个标准差,lnCRP增加0.38个单位(p= 4.02b -99)。在横断面分析中,MRSCRP每增加一个标准差,总记忆评分和总认知评分平均分别下降0.28个单词和0.43个项目(p<0.001)。此外,在年龄、性别和遗传血统调整后的模型中,MRSCRP介导了高中教育程度与总记忆评分之间6.9%的关系(p<0.05);在对婚姻状况、APOE ε4状态、健康行为和合共病进行调整后,这一比例降至2.4% (p<0.05)。

结论因此,crp相关的甲基化可能在一定程度上介导了教育与老年认知之间的关系。需要进一步的研究来确定这些位点的DNA甲基化是否可以改善目前老年人认知障碍的预测模型。

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4.外国学者文章介绍(四)

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标题:多基因风险、童年虐待和基因x环境相互作用与成年中后期抑郁症的发展:一项美国国家生命历程研究

研究目的:利用全国纵向数据,研究多基因抑郁风险和童年虐待如何相互影响成年中后期抑郁状况的生命历程发展。

方法:对来自美国健康与退休研究(1992-2020)的7512名51-90岁欧洲血统参与者(4323名女性和3189名男性)的数据进行分析。儿童身体虐待和多基因抑郁评分是主要预测因子。采用流行病学研究中心抑郁量表(CESD)评估抑郁症状,临床抑郁风险为二元指标。采用Growth-curve线性混合和logit混合效应模型进行分析。

结果:多基因抑郁评分升高与ce - d水平升高和临床抑郁的潜在风险相关。男性在51岁到90岁之间经历的童年虐待对抑郁症发展的不利影响更大。与此同时,未受虐待的女性通常比男性表现出更高的抑郁症状和临床抑郁风险。在男性中,多基因抑郁症风险与童年虐待之间存在显著的相互作用。在51岁至90岁的受虐待男性中,多基因抑郁评分越高,抑郁水平和临床风险越高,超过了标准化多基因评分≥0的女性。

结论童年虐待和遗传因素之间的相互作用显著地塑造了男性一生的抑郁轨迹,而在女性中,无论多基因抑郁风险如何,父母虐待的负面影响都是不变的。个性化的预防和干预策略对于减轻终身抑郁症的发展至关重要,特别是对于那些有童年身体虐待史的高遗传风险男性。

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其他三区、四区文章

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CHARLS公共数据库

中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)是一项持续的纵向调查,旨在调查中国45岁及以上中老年人社会、经济和健康状况。基线调查于2011年开展,共17708名参与者,每两年追踪一次,目前已有5期数据2011(wave 1)、2013(wave2)、2015(wave 3)以及2018(wave 4),2020(wave 5)。

本周CHARLS文献预览

  • 对PubMed数据库搜索发现,本周发表13篇charls论文。

  • 对CNKI数据库搜索发现,本周发表0篇charls论文。

  • 对中华医学杂志数据库搜索发现,本周发表0篇charls论文。

一、PubMed数据库

通过PubMed数据库“CHARLS”检索发现,6.12-6.19共发表13相关主题论文,其中共9篇医学二区文章,部分文章介绍如下。

1.中国学者文章介绍

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标题:中国儿童不良经历与心理健康障碍:CHARLS的一项全国性研究

研究目的:精神健康障碍在世界范围内非常普遍,其发展的因素尚未完全了解。我们的目的是利用中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的数据来探讨不良童年经历(ace)与心理健康障碍的关系。

方法:CHARLS是一项正在进行的全国性调查,在中国招募了17708名年龄≥45岁的居民。共提取20项ACE指标。对未测量的混杂因素和潜在的中介因素进行评估,效应量估计以95%置信区间(CI)的优势比(OR)表示。

结果:在10961名信息完整的可评估参与者中,有3652人报告有精神健康障碍。发生一次或少于4次ACE事件的受试者发生精神健康障碍的风险比没有发生ACE的受试者增加20.7% (OR: 1.207, 95% CI: 0.711至2.049),而发生4次或以上ACE事件的受试者(OR: 2.027, 95% CI: 1.196至3.436)的风险比没有发生ACE的受试者增加102.7%。在亚组分析中,组间风险估计在居住、婚姻状况、个人资产、生活满意度和生活水平方面存在显著差异。4个或更多事件的ace的e值为2.35,表明未测量混杂因素的可能性很低。在中介分析中,连续ace的消除比例为5.1%,分类ace的消除比例为6.1%(均P < 0.001)。

结论我们的研究结果表明,ace,特别是四次或以上的事件,可以预测精神健康障碍的重大风险,强调基于ace筛查精神疾病的必要性,以降低由此导致的发病率和死亡率。

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2.中国学者文章介绍

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标题:基线和纵向适应负荷变化对心血管疾病和全因死亡率的影响:中国一项为期7年的人群队列研究

研究目的:我们旨在前瞻性地研究基线适应负荷(AL)和纵向AL变化与中国中老年人群心血管疾病(CVD)和全因死亡率的关系,并评估各生理系统对AL的相对贡献。

方法:对中国健康与退休纵向研究(CHARLS)中45岁及以上成年人的数据进行分析。使用Cox回归模型来估计基线AL/纵向AL变化与CVD事件和全因死亡率之间的风险比(hr)和95%置信区间(95% ci)。

结果:与AL 0-1的成人相比,基线AL 2-3和AL≥4的CVD事件的hr分别为1.24 (95% CI: 1.06, 1.45)和1.51 (95% CI: 1.27, 1.80),全因死亡率的hr分别为1.39 (95% CI: 1.11, 1.75)和2.02 (95% CI: 1.60, 2.54)。当我们将基线AL作为一个连续变量时,发现了类似的结果。我们还发现,在4年随访期间,每个AL评分增加11% (HR, 1.11;95% CI: 1.03, 1.20)和21% (HR, 1.21;95% CI: 1.10, 1.34)分别增加CVD和全因死亡率。

局限性:使用自我报告的医生诊断的CVD来评估CVD事件。

结论在中老年人群中,基线AL和AL纵向升高与CVD事件和全因死亡率呈正相关。高AL的个体需要动态监测心血管疾病和预防过早死亡。

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3.中国学者文章介绍

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标题:配偶视力障碍与伴侣抑郁症状和认知能力下降的关系:中国一项具有全国代表性的研究

研究目的:虽然之前有几项研究报道了视力障碍与照顾者心理健康之间的关系,但结果好坏参半,只有一项研究报道了配偶视力障碍与伴侣抑郁之间的关系。因此,我们的研究旨在探讨配偶视力障碍与配偶抑郁症状和认知能力下降之间的关系。

方法:本横断面研究收集了2011年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的基线数据。共有10956对夫妇参与了这项研究。通过受访者自述的远近视力来评估视力障碍。采用多变量logistic和线性回归分析配偶视力障碍与配偶抑郁症状和认知功能的关系。

结果:配偶中有抑郁症状的比例明显高于配偶中无视力障碍的比例(43.3% vs. 32.5%;P < 0.001),认知功能显著降低(配偶视力障碍14.4±4.5 vs配偶无视力障碍15.5±4.6;P < 0.001)。在充分调整了潜在的混杂因素后,有视力障碍的配偶比没有视力障碍的配偶有更大的抑郁症状的几率(优势比:1.525;95%置信区间[CI]: 1.387 ~ 1.677)。此外,配偶视力障碍与配偶的认知功能呈负相关(β = -0.640;95% CI: -0.840至-0.440)。进行敏感性分析,结果一致(均P < 0.05)。

局限性:视觉功能通过自我报告进行评估。

结论配偶的视力障碍与配偶的抑郁症状和认知能力下降有关。研究结果表明,在处理配偶的视力障碍时,考虑伴侣的心理健康是很重要的。

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4.中国学者文章介绍

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标题:预测老年人抑郁症状的nomogram发展与验证:中国的一项全国性调查

研究目的:抑郁症(DS)已成为一个全球性的公共卫生问题。然而,老年人群退行性痴呆的风险预测模型尚未建立。本研究的目的是开发和验证一种预测图,以筛查老年人群中的退行性痴呆。

方法:从2018年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)中获得3396名60岁及以上参与者的横断面数据。参与者被分为开发组和验证组。通过单因素分析选择预测因子,建立预测模型模态图。采用受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow检验和决策曲线分析(DCA)评估鉴别、校准和临床效度。

结果:共有2379名受试者进入开发集,1017名受试者进入验证集。分析发现,性别、居住地、血脂异常、自评健康状况和ADL残疾是老年人退行性痴呆的危险因素,并被纳入最终模型。通过ROC曲线下面积评估,该nomogram显示出可接受的预测性能,在开发集和验证集分别为0.684(95%置信区间(CI): 0.663-0.706)和0.687 (95% CI: 0.655-0.719)。校正曲线显示模型准确,DCA具有良好的临床应用价值。

结论选取5个因素建立预测老年人退行性痴呆的nomogram。该模态图具有较好的评价性能,可作为预测老年人退行性痴呆的可靠工具。

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5.中国学者文章介绍

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标题:中国疼痛的社会经济不平等与全因死亡率之间的关系:来自中国健康与退休纵向研究的证据

研究目的:关注痛苦平等的研究较少,痛苦与死亡之间的关系尚无定论。调查疼痛的分布和潜在的死亡风险对于改善疼痛状况和制定有针对性的干预措施至关重要。本研究旨在探讨中国疼痛不平等与全因死亡率之间的关系。

方法:本研究采用中国健康与退休纵向研究(CHARLS) 2011-2013年的纵向队列数据(第一、第二波)。疼痛在基线时自我报告,死亡信息从2013年随访调查中获得。采用浓度指数及其分解来解释疼痛的不公平性,采用cox比例风险模型分析疼痛与死亡的相关性。

结果:共纳入受试者16747人,平均年龄59.57±9.82岁。疼痛发生率为32.54%(8196/16747)。疼痛类型以中度疼痛为主(36.36%),常见疼痛部位为腰部(19.30%)、腿部(14.78%)、头部(13.44%)。研究发现,疼痛患病率主要集中在经济状况较差的人群中(集中指数:-0.066,95%CI: -0.078, -0.054),而受教育程度(36.49%)、地理位置(36.87%)和经济状况(25.05%)对疼痛的不平等有显著影响。此外,cox回归发现,疼痛的参与者与全因死亡风险增加相关(HR=1.30, 95%CI: 1.06, 1.61)。

结论中国成人疼痛患病率集中在经济条件较差的参与者中,疼痛增加了全因死亡的风险。我们的研究结果强调了社会经济因素的重要性,通过实施有针对性的干预措施来减少疼痛不平等导致的死亡。

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6.中国学者文章介绍

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标题:非高密度脂蛋白胆固醇与中国中老年人认知障碍的u型关系:一项横断面研究

研究目的:血脂和认知功能之间的关系一直是人们感兴趣的主题,血清非高密度脂蛋白胆固醇(non-HDL-C)水平与认知功能障碍之间的关系仍然存在争议。

方法:我们利用2011年CHARLS全国基线调查的数据,经过筛选,最终样本包括10,982名参与者。认知功能通过情景记忆和认知完整性测试进行评估。我们使用多元逻辑回归模型来估计非hdl - c与认知障碍之间的关系。随后,我们利用全调整模型的回归分析结果,利用平滑曲线拟合探索非hdl - c与认知功能障碍之间的非线性关系,并通过饱和阈值效应分析寻找潜在的拐点。

结果:结果显示,非hdl - c水平每增加一个单位,认知功能障碍的几率降低5.5% (OR = 0.945, 95% CI: 0.897-0.996;P < 0.05)。当非hdl - c作为分类变量时,结果显示,与Q1相比,每增加一个单位的非hdl - c水平,Q2、Q3和Q4组认知功能障碍的几率分别降低14.2%、20.9%和24%。此外,在完全调整模型中,通过平滑曲线拟合和饱和阈值效应分析潜在的非线性关系,非hdl - c与认知功能障碍风险呈u型关系,拐点为4.83。在拐点之前,非hdl - c水平每增加一个单位,认知障碍的几率就会降低12.3%。在临界点之后,非hdl - c水平每增加一个单位,认知障碍的几率增加18.8%(均p < 0.05)。

结论中国中老年人非hdl - c与认知功能障碍风险呈u型关系,拐点两侧均有统计学意义。这表明,血清非高密度脂蛋白胆固醇水平的高低都会增加中老年人认知障碍的风险。

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7.中国学者文章介绍

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标题:中国中老年人独自进食及其转变与抑郁症状之间的关系:来自两个国家队列的证据

研究目的:很少有研究探索单独进食与抑郁症状之间的纵向关联,并且主要关注单独进食过渡的影响。本研究采用队列研究设计,旨在探讨两项全国性调查中独自进食及其过渡与抑郁症状之间的纵向关联。

方法:招募年龄≥45岁的参与者,参与2016 - 2018年中国家庭面板数据(CFPS)和2015 - 2018年中国健康与退休纵向研究(CHARLS)。独自进食是通过自我报告来评估的。用流行病学研究中心抑郁量表评估抑郁症状。在调整协变量后,采用Cox风险回归来探讨独自进食、进食过渡与抑郁症状之间的关系。

结果:本研究共纳入21476名受试者。Cox模型显示,在CFPS、CHARLS和汇总分析中,与共食相比,独自进食与抑郁症状的风险更高有关。此外,与持续共食相比,从共食到独处和持续独自进食的转变与更高的抑郁症状风险相关。敏感性分析表明,这种关联仍然是稳健的。

结论在两个队列中,中国中老年人群中,独自用餐和从共生到独自用餐的变化与抑郁症状的高风险相关。本研究提示,提供饮食伙伴可能是预防中老年人抑郁症状的有效干预方法。

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8.中国学者文章介绍

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标题:研究不同炎症水平下残余胆固醇对新发卒中的影响:来自中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的见解

研究目的:先前的研究强调了残余胆固醇(RC)因其促动脉粥样硬化和促炎症特性而对卒中发生的重要影响。考虑到中国中老年人群不同的炎症水平,本研究旨在探讨与RC相关的新发卒中的各种风险。

方法:我们分析了来自中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的6509名参与者(2011-2018年)。我们采用多变量Cox比例风险回归模型,结合限制三次样条技术,并进行敏感性分析,以评估RC、高敏c反应蛋白(hsCRP)与新发卒中风险之间的关系。

结果:7年内新发脑卒中540例。RC水平最高四分位数的个体新发卒中风险增加,多变量校正风险比(HR)峰值为1.50(95%可信区间为1.12-2.00,P为趋势值= 0.021),呈非线性相关(P非线性= 0.049)。单独高hsCRP的调整HR为1.10 (95% CI 0.87-1.39),而单独高RC的调整HR为1.40 (95% CI 1.00-1.96)。此外,同时高RC和hsCRP显示调整后的HR为1.43 (95% CI 1.05-1.96)。在调整了附加参数或在初始模型中排除慢性疾病后,一致性在不同的hsCRP阈值之间保持不变,从而增强了结果的稳健性。

结论我们的研究结果揭示了较高的基线RC水平与新发卒中风险升高之间存在实质性的非线性关联。此外,RC和hsCRP水平的升高共同构成新发卒中的最高风险,超过了每个因素单独相关的风险。

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其他三区、四区文章

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LSH算法:高效相似性搜索的原理与Python实现II

局部敏感哈希&#xff08;LSH&#xff09;是一种高效的近似相似性搜索技术&#xff0c;广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中&#xff0c;高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要&#xff0c;它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。 相似性搜索面…

去掉window11设备和驱动器中的百度网盘图标

背景 window系统设备驱动器中显示百度网盘图标&#xff0c;个人强迫症&#xff0c;要去掉&#xff01;&#xff01;&#xff01; 去掉window11->设备和驱动器->百度网盘 的图标 登录百度网盘点击”同步“ 点击设置 在基本设置里面去掉勾选“在我的电脑中显示百度网盘…

麒麟桌面操作系统上使用命令行添加软件图标到任务栏

原文链接&#xff1a;麒麟桌面操作系统上使用命令行添加软件图标到任务栏 Hello&#xff0c;大家好啊&#xff01;今天给大家带来一篇在麒麟桌面操作系统上使用命令行添加软件图标到任务栏的文章。通过命令行添加软件图标到任务栏&#xff0c;可以快速、便捷地将常用的软件固定…

当大模型开始「考上」一本

参加 2024 河南高考&#xff0c;豆包和文心 4.0 过了一本线&#xff0c;但比 GPT-4o 还差点。 今天的大模型&#xff0c;智力水平到底如何&#xff1f; 2024 年高考陆续出分&#xff0c;我们想要解开这个过去一年普罗大众一直争论不休的话题。高考是衡量人类智力和学识水平的…

聚力教研共成长!思腾合力携手昇腾AI打造人工智能云平台

高校作为科研和创新的前沿阵地&#xff0c;不断推动科学技术的发展与进步。多元化的学科背景和丰富的科研课题使高校在科研创新中具有独特的竞争力&#xff0c;能够引领科技的发展和进步。人工智能技术快速迭代&#xff0c;高校在人才培养上往往偏重于理论知识的传授&#xff0…

如何获取阿里云盘的 token

方法一、通过 alist 便携获取 Token 一、访问&#xff1a;阿里云盘/分享 | AList文档 二、找到 刷新令牌 &#xff0c;点击 获取Token&#xff0c;并通过阿里云APP扫码登录后获取&#xff0c;取到之后将 Token 粘贴至软件内 方法二、通过 网页登录 自行获取 token 我这里用的…

Sora:探索AI视频模型的无限可能

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI在视频处理和生成领域的应用正变得越来越广泛。Sora&#xff0c;作为新一代AI视频模型&#xff0c;展示了前所未有的潜力和创新能力。本文将深入探讨Sora的功能、应用场景以及它所带来的革命性变化。 一、Sora的核心功能 1.1 视频生…

Pandas中的数据转换[细节]

今天我们看一下Pandas中的数据转换&#xff0c;话不多说直接开始&#x1f387; 目录 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series&#xff0c;它可以迭代每一列的值操作&#xff1a; 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 替换和分割 提取子串 …

three.js基础环境搭建

three.js three.js介绍安装threejs文件资源目录介绍本地静态服务器vscode配置live-server插件nodejs配置本地静态服务器项目的开发环境引入threejs 基础知识右手坐标系程序结构 three.js介绍 three.js官网 Three.js是一款基于WebGL的JavaScript 3D库&#xff0c;它使得开发者能…

go语言day2 配置

使用cmd 中的 go install &#xff1b; go build 命令出现 go cannot find main module 错误怎么解决&#xff1f; go学习-问题记录(开发环境)go: cannot find main module&#xff1b; see ‘go help modules‘_go: no flags specified (see go help mod edit)-CSDN博客 在本…

文字实录|Checkout.com大中华区总经理项尧:品牌全球化发展中的支付运营策略

大家好&#xff0c;很高兴在此次【品牌全球化营销增长峰会】与大家一起分享和交流。 我叫项尧&#xff0c;是 Checkout.com 大中华区的总经理&#xff0c;在支付领域有将近15年的经验。 我们 Checkout.com 是一家总部位于英国的支付公司&#xff0c;专注于线上收单&#xff0…

Charles 忽略IP授权 Allow 弹窗

当有新的设备连接到 Charles 时&#xff0c;会出现如下弹框确认是否允许&#xff0c;如果希望允许所有客户端连接不再有提示&#xff0c;可以通过添加模糊IP规则来实现。 配置方法&#xff1a;Proxy > Access Control Settings 中添加 0.0.0.0/0 和 ::/0 即可&#xff0c;…

数字孪生如何赋能智慧加油站?

在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;智慧城市的构建正以前所未有的速度推进&#xff0c;而智慧加油站作为智慧城市生态系统的重要组成部分&#xff0c;其升级转型显得尤为重要。随着国家“十四五”规划对智慧城市和数字化建设的明确指引&#xff0c;以及“碳达峰、碳中和”目…

08 元组和集合

目录 一、元组&#xff08;tuple&#xff09; 1. 什么是元组 2. 查操作 3. 函数和方法 二、集合&#xff08;set&#xff09; 1. 什么是集合 2. 数学集合运算 一、元组&#xff08;tuple&#xff09; 1. 什么是元组 元组是容器型数据类型&#xff0c;将( )作为容器的标…

考研数学(3/9):一元函数积分学

目录 一元函数积分学 1. 不定积分 1.1 不定积分的定义 1.2 不定积分的性质 1.3 不定积分的计算方法 2. 定积分 2.1 定积分的定义 2.2 定积分的性质 2.3 定积分的计算方法 3. 定积分的应用 3.1 求平面图形的面积 3.2 求旋转体的体积 3.3 求曲线的弧长 3.4 求曲面的…

【数据建模】微分方程与动力系统

文章目录 微分方程与动力系统1. 微分方程的理论基础1.1 函数、导数与微分1.2 一阶线性微分方程的解1.3 二阶常系数线性微分方程的解 2. 使用python求解微分方程2.1 求解微分2.2 求解定积分2.2.1 quad函数求解2.2.2 梯型法则求解 3. 使用Scipy和Sympy解微分方程3.1 使用sympy求解…

MATLAB中findall用法

目录 语法 说明 示例 查找具有可见或隐藏句柄的图窗 查找句柄处于隐藏状态的对象 查找 Text 对象 提示 findall的功能是查找所有图形对象。 语法 h findall(objhandles) h findall(objhandles,prop1,value1,...,propN,valueN) 说明 h findall(objhandles) 返回 ob…