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RCT期刊前沿信息_rctn官网(2024年11月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

RCT期刊

随机对照试验基线不均衡？别慌！最近在做随机对照试验（RCT）的小伙伴们，是不是经常被基线不均衡的问题搞得头大？别急，咱们一起来看看《柳叶刀》和JAMA上的那些经典文章，或许能给你点启发。首先，RCT是评估干预措施或治疗方法效果的一种科学研究方法。通过随机分配参与者到试验组和对照组，来消除偏差，确保结果的可靠性和有效性。基线均衡是RCT设计中的一个重要原则，但有时候我们严格遵守了随机分组，却发现两组在某些因素上还是存在显著差异。这时候，我们是不是该放弃研究呢？其实，别太在意基线差异。你可能会发现，在《柳叶刀》、《JAMA》这些顶尖医学期刊上的研究，基线期的差异状况已经不做比较了！表格只是展示各组的基线数据，但并不进行差异比较。为什么？因为只要我们严格执行了随机分组，且样本量足够大，那么组间的基线就应该是均衡的。举个例子吧，2024年6月发表在《柳叶刀》上的一篇文章《Bariatric surgery for spontaneous ovulation in women living with polycystic ovary syndrome: the BAMBINI multicentre, open-label, randomised controlled trial》就没有进行两组基线差异对比！仅仅展示了两组基线状况。所以啊，别被基线不均衡的问题困扰了。只要我们严格遵守了随机分组，且样本量足够大，基线不均衡其实没那么可怕。关键是要确保你的研究设计和方法都是科学的，这样才能得出可靠的结果。加油吧！𐟒ꀀ

#教育创作激励计划# 9月20日，国际传感技术领域权威期刊IEEE Sensors Journal在线刊发了机械学院智能制造装备与技术全国重点实验室陶波教授、龚泽宇副教授课题组在轴承故障诊断领域的新成果，题为“Remaining Useful Life Prediction of Bearings Using Reverse Attention Graph Convolution Network with Residual Convolution Transformer（基于残差卷积变换的反向注意图卷积网络预测轴承剩余使用寿命）”。机械学院2022级本科生彭炜庭为第一作者，2021级直博生唐晶为共同第一作者，龚泽宇为通讯作者。轴承是机械设备中的关键部件，轴承的剩余使用寿命（RUL）预测对工业生产具有重要意义。现有的轴承RUL预测方法广泛利用振动信号的时频图和长期依赖性，其中时频图的线性频率尺度特性不利于低频特征缺陷和高频固有振动的表征，而轴承的突变振动对长期依赖性干扰严重。针对上述问题，研究团队引入了梅尔尺度频率倒谱系数（MFCC），通过对数尺度优化频率区域；同时提出了新型网络架构RCT-RAGCN，基于反向注意机制改进了长期依赖的聚合方法，减轻了轴承状态突变的干扰，从信号差异的角度解决了长期依赖问题。与已知的本领域先进方法进行对比，研究团队所提出的方法在多个公开数据集上获得了最佳的准确性。上述研究工作得到了国家自然科学基金委员会“机器人化智能制造”基础科学中心、重大项目和湖北省自然科学基金创新群体项目的联合资助。

#教育创作激励计划# 华中科技大学本科生，在轴承故障诊断领域取得新进展 9月20日，国际传感技术领域权威期刊IEEE Sensors Journal在线刊发了机械学院智能制造装备与技术全国重点实验室陶波教授、龚泽宇副教授课题组在轴承故障诊断领域的新成果，题为“Remaining Useful Life Prediction of Bearings Using Reverse Attention Graph Convolution Network with Residual Convolution Transformer（基于残差卷积变换的反向注意图卷积网络预测轴承剩余使用寿命）”。机械学院2022级本科生彭炜庭为第一作者，2021级直博生唐晶为共同第一作者，龚泽宇为通讯作者。轴承是机械设备中的关键部件，轴承的剩余使用寿命（RUL）预测对工业生产具有重要意义。现有的轴承RUL预测方法广泛利用振动信号的时频图和长期依赖性，其中时频图的线性频率尺度特性不利于低频特征缺陷和高频固有振动的表征，而轴承的突变振动对长期依赖性干扰严重。针对上述问题，研究团队引入了梅尔尺度频率倒谱系数（MFCC），通过对数尺度优化频率区域；同时提出了新型网络架构RCT-RAGCN，基于反向注意机制改进了长期依赖的聚合方法，减轻了轴承状态突变的干扰，从信号差异的角度解决了长期依赖问题。与已知的本领域先进方法进行对比，研究团队所提出的方法在多个公开数据集上获得了最佳的准确性。彭炜庭是机械学院2022级机械设计制造及其自动化（机器人）2201班本科生，大一期间就主动进入FOCUS团队参与科创工作。上述研究工作得到了国家自然科学基金委员会“机器人化智能制造”基础科学中心、重大项目和湖北省自然科学基金创新群体项目的联合资助。

Meta分析入门指南：从零开始到发表文章 1. 𐟓Š 什么是Meta分析？ Meta分析（Meta-analysis）也被称为荟萃分析、元分析或异质性分析。它是一种综合多种文献结论，进而进行汇总评价的方法。简单来说，Meta分析就是将多篇类似研究的文献进行汇总，通过一系列科学分析，得出一个更为可靠的科学结论。这种方法在医学、心理学、教育学、生态学等领域都有广泛应用。举个例子，比如放疗联合手术治疗胃癌的临床效果。假设有12个随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT），每篇文章的结果不尽相同。而你通过量化分析得到的，就是一个样本量更大、理论更为可靠的结论。 𐟒᠍eta分析的优势 Meta分析作为一种综合性统计方法，具有诸多优势。它可以提供更精确的估计，减少随机误差，提高统计效率。此外，它还能帮助我们了解不同研究之间的异质性，从而更好地理解研究结果。 𐟓 如何用Meta分析来发文？目前我们推出的SCI创作训练营内含八大板块内容，其中第七板块内容为【Meta分析与综述】。在该板块，你将学会如何选题与设计、数据获取与处理、数据分析以及综述论文撰写。选题与设计：如何选择Meta分析和综述的研究方向（特色内容：如何做出研究方向的初步筛选）；制订研究计划—高效完成研究。数据获取（文献检索及数据提取）：使用不同数据库和工具获取数据（特色内容：数据筛选与清洗的最佳实践）；数据预处理与质量评估。数据分析：使用统计软件进行Meta分析（特色内容：如何阅读和解释森林图）；解读统计结果和做出结论。综述论文撰写：结构与组织：如何构建综述的框架（特色内容：如何选择合适的学术期刊）；写作技巧：提高论文质量和接受率。通过这些步骤，你将能够掌握Meta分析的核心技巧，并成功发表相关文章。

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