狂发 50 篇 SCI，只因他会这一种发文方法
评职称要发一篇 SCI，但困扰很多
没实验条件、没数据、还没基础
用临床公共数据库啊，数据库里包含现成的大量数据，可以直接拿来做研究！
一. CHARLS 老龄化数据库
2025 年才到 6 月，CHARLS 发文量几乎赶超去年，而且满屏一区，中国的数据库，还是牛！
CHARLS 数据库包含中国 45 岁及以上人群数据，包含 1.7 万人数，各轮调查均获得伦理批准。各科室疾病以及肿瘤，都可以做
各大科室疾病：认知功能、抑郁症状、高血压、糖尿病、血脂异常、心血管疾病、慢性阻塞性肺病、哮喘、关节炎、慢性肾脏病、骨质疏松、骨折、睡眠障碍、听力损失、视力障碍、尿失禁、慢性疼痛、营养不良、贫血、骨关节炎、多发病、衰弱、肌少症、认知衰退、功能能力、跌倒等。
肿瘤方向可研究多多：脑瘤、白血病、肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、宫颈癌、子宫癌、睾丸癌、前列腺癌、食管癌、膀胱癌、肾癌等。
二. HRS 数据库
HRS 数据库是一项针对 50 岁及以上美国人的大型纵向队列研究。它长期跟踪并记录了参与者的健康状况、行为模式以及社会经济变化。
老龄化和衰老已成为当前热门研究领域，HRS 数据库有望成为 2025 年发文的有力工具。
大型纵向队列研究具备 4 大优点，这可是其他横断面数据库所没有的，总结下来就是数据丰富，数据维度多，好发文。
HRS 数据库样本量约 2W，包括人口统计学、健康状况，经济状况，社会与家庭支持与劳动力市场状况等，每 2 年就会更新随访。
PubMed 检索到，靠 HRS 数据库已有 2749 篇文章发表，满屏一区二区（看下图），HRS 后续发文潜力持续走高！
老龄化数据库，可是今年的数据库黑马，该如何抓住时机快速发一篇 SCI？
三. NHANES 数据库
年龄段广泛：成人和儿童
数据模块多：收集的数据包括人口统计学信息、社会经济学、饮食和健康相关问题的访谈数据，以及医学、牙科和生理测量的体检数据和实验室检验结果。
涵盖科室广：血液科、心血管内科、内分泌科、职业病科/环境医学、眼科、耳鼻喉科、感染科、肾内科、营养科、肥胖医学、口腔科、骨科/风湿免疫科、康复医学科、妇产科/生殖医学以及呼吸内科等。
NHANES 强烈优势： 2021~2023 年数据已更新，新选题涌现，赶紧去挖！
四. GBD 数据库
级别高：全球视野、是全球最全面的健康数据库，它收集了来自 204 个国家。
好发文章：今年爆火，选题多，目前高分高达 20%！GBD 数据库更是顶刊 LANCET 的常客。
限制少：流行病学数据库，GBD 量化了 459 种疾病和伤害的负担，覆盖科室广泛，几乎 90% 科室都能找到需要的疾病数据。
GBD 强烈优势：今年刚爆火，各期刊喜欢，容易理解，新手上手简单！
五. MIMIC 数据库
数据可靠：MIMIC 数据库是由麻省理工学院计算生理实验室建立的大样本、单中心危急重症监护数据库，很靠谱。收集超 19 万名患者、45 万次住院记录的临床数据，样本量极大。
信息全面：包括人口统计学信息、实验室检查、药物治疗、生命体征、手术记录、诊断、预后等。
研究角度多：危险因素研究、疾病特征研究、诊断性研究、疗效研究、预测模型
MIMIC 强烈优势：MIMIC IV 数据更新！只要科室有急重症都可以挖掘，选题多！
六. 孟德尔随机化
孟德尔随机化是流行病学研究中病因推断的一种方法，基本原理是利用自然界中的随机分配基因型对表型的影响，来推断暴露因素对疾病结局的影响。
数据来源：
不需收集数据，挖掘公共数据库即可，如GWAS Catalog、finngen、UK Biobank
适用人群广：心理学、护理学、临床科室
覆盖 90% 临床科室：大内科、呼吸科、心内科、神经科、儿科、内分泌、检验、消化、耳鼻喉、骨科、感染科肿瘤科、皮肤科、产科、药学、外科、口腔科、中医药、影像科
3 大优势：
新方法，掌握它的人还不多
期刊、单位认可这种方法
可论著「Article」形式发表
七. 生信分析：肿瘤预后模型
临床预后模型可以说是经典的临床研究方法，一直以来也是高分期刊的宠儿，构建可分为 5 步，其实就是「找预后因子→筛预后因子→预后因子组合→模型判断→价值意义」。而这个「预后因子」完全可以通过数据挖掘来找，因为比起常规的预后因子，基因层面的预后因子更多更丰富！
数据类型：各类肿瘤组织的 DNA 、RNA 测序数据
数据来源：广泛、到处都能挖
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