今天，给大家介绍的是NHANES Online平台可分析的第 450个NHANES 肥胖评估类指标-----脂肪质量指数（FMI）。同时，还分享了高分文献是如何描述该指标的，以供大家参考。
近期，中山大学的学者在《Lancet Digital Health》（医学一区top，IF=24.1）上发表了一项研究，系统探讨了LLM能否帮助年轻研究者生成足够新颖且有用的临床科研思路。
今天分享一篇清华大学学者发表在《Scientific Data》（综合二区，IF=6.9）的研究文章，研究团队开发了一个名为WorldMove的全球人类移动数据集，完全免费开源，目前已覆盖179个国家和六大洲的超过1600个城市。
今天介绍CHARLS整理分析平台最新上线的CHARLS指标——非正式护理，相关研究已有18篇。
Logistic回归，统计分析的万金油！但有些情况，不再适合用logistic回归了，更推荐修正泊松回归。 诸位有没有这样的情况，只要一项医学研究，结局是二分类数据，第一下想到的肯定是logistic回归。确实，在现况调查、在病例对照研究、在队列研究、在随机对照研究都可以使用。
今天介绍CHARLS整理分析平台上线的CHARLS核心指标——肥胖与代谢状态，该指标用于精准区分不同代谢健康状态下的肥胖类型，相关高分研究已证实其在衰弱等衰老结局中的重要预测价值。
近期，福建中医药大学林尧教授与褚剑锋教授团队，联合南京中医药大学程海波教授团队、葛立林在国际顶尖期刊《The Innovation》（综合性期刊一区，IF=25.7）在线发表了一篇文章，题为“Hallmarks of health: A Chinese medicine perspective”。
近年来，有一个指标在 NHANES 研究中逐渐受到关注——健康社会决定因素（SDoH）。它不直接反映 “疾病本身”，却能够稳定关联死亡、心血管风险及多种慢性病结局，在不少高水平研究中都有应用。
没有科研经费、没有WiFi、没有医生团队、甚至连智能手机都不用——你猜这样的研究能发到哪里？ 《Circulation》，影响因子 38.6。
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