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医学顶级期刊在线播放_十大顶级医学杂志排行(2024年12月免费观看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

医学顶级期刊

2024年11月12日，国际顶级医学期刊《柳叶刀》首次刊登了一篇有关中医药多中心临床研究的论文。这是《柳叶刀》创刊200年来首次刊登这方面论文——自1823年创刊以来，首次刊登中草药多中心临床研究。该研究旨在验证中药制剂“中风醒脑方”（主要成分为红参、三七、川芎、大黄）对急性脑出血患者的治疗效果。该研究是由广东省中医院郭建文教授团队和复旦大学类脑智能科学与技术研究院宋莉莉及克雷格ⷥ𞷦㮦•™授团队共同牵头，在中国12省26家医院历时好几年才最终完成。研究结果显示：试验组和安慰剂组在90天UW-mRS的平均值上所差无几，各项敏感性分析结果均一致，在亚组分析上，治疗效果在血肿体积和血肿位置方面展现出了显著异质性。大白话：这个国医大师开发的用了20多年的“中风醒脑方”，并不能治疗急性脑出血患者，它的作用和安慰剂是一样一样的，喝了也没用。网页链接

护士职业倦怠率超30%，患者安全受影响 11月5日，斯坦福大学和哈佛大学联合课题组在医学顶级期刊《JAMA Network Open》（一区top SCI，IF=10.5）的职业健康板块发表了一篇题为“Nurse Burnout and Patient Safety, Satisfaction, and Quality of Care”的研究论文。该论文探讨了护士职业倦怠对患者安全、满意度和医疗护理质量的影响。论文通过荟萃分析（meta分析）发现，全球范围内有30.7%的护士存在职业倦怠。护士过劳对患者安全有显著影响，包括安全文化、安全等级、医院感染、病人跌倒、用药错误、医疗差错、不良事件和护理缺失。然而，过劳与压疮（褥疮）、输血反应和输液反应无关。此外，护士过劳降低了患者满意度，但不会增加患者投诉和患者虐待。过劳还会损害医疗质量，包括养老院的鼻饲和导尿管使用率，但与住院天数、抢救失败和死亡率无关。论文发现，护理倦怠的不良反应在拥有大学本科学历或硕士研究生学位的护士中较低，这显示了护理教育培训的重要性。过劳影响了各个临床科室的护士，包括社区护理、老年护理、急重症护理、儿科护理、妇产科护理、精神护理和肿瘤护理。提升护士待遇和缓解工作压力可以减少医疗纠纷和医疗事故，改进医患沟通和信任。这是护理学科研成果首次发表在医学顶刊及其子刊的案例，纳入了85项护理学研究，涵盖了32个国家的288581名护士，对倦怠变量的不同问卷量表进行了异质性统计分析。

Nature编辑部发文公开支持Kamala Harris；Science的Features文章发表了一篇文章，指出了Harris当选将提升美国的科学研究水平，具体体现在将支持科研经费预算和支持科研人员绿卡申请。2020年Nature和Science也公开支持Biden，同年全世界最顶级医学期刊NEJM在208年历史中首次支持了一个总统候选人Biden。

科研绘图神器！Prism来袭𐟓Š GraphPad Prism 是一款专为科学研究设计的强大数据分析和绘图工具，适用于生命科学、化学、社会科学等多个领域。全球有超过百万名科学家和顶级医学院校在使用它，包括《柳叶刀》和《新英格兰医学杂志》等顶级医学期刊推荐的绘图工具。 GraphPad Prism 具备高效的数据分析能力，能够生成多种类型的图表，满足科研绘图的多样化需求。无论是生命科学、化学还是社会科学，这款软件都能提供强大的支持。 𐟔 详细功能讲解和软件动态，敬请期待更新。

中医研究登上柳叶刀，成果与争议并存最近，广东省郭建文团队联合复旦大学宋莉莉和Craig Anderson团队在医学顶级期刊《柳叶刀》（IF=98.4）上发表了一篇中医临床研究结果，引发了广泛关注。一些科研圈人士认为，这项研究的主要结论是阴性结果，与传统中医研究的主要区别在于首次承认了中医实验也可能出现阴性结果。这种承认失败的态度有助于提高中医科研的国际认可度。然而，一些学院派中医人士对这项研究的设计方法提出质疑，认为其理想化的RCT（随机对照试验）与真实世界研究相比，无法充分检验中医的效果。此外，还有一些人持批评态度，认为发文者和期刊都明白这个阴性结果非常特别，可能是别有用心。他们还指出，中医登上顶级期刊的实际价值可能大于其本身的意义，作者发文可能是为了满足个人名利。这些讨论展示了中医研究在学术界和公众之间的复杂关系，既有机会也有挑战。

如何用R语言进行网络与潜在剖面分析？探索中国丧偶老年人焦虑和抑郁共病网络：网络分析法的应用这篇文章来自医学领域的顶级期刊，专注于研究中国丧偶老年人的焦虑和抑郁共病现象。与之前推荐的两篇潜在剖面分析论文相比，这篇文章更进一步，采用了R语言进行网络分析，并利用潜在剖面分析（LPA）对丧偶老年人的焦虑和抑郁共病网络进行了深入探究。 𐟓Œ 论文详细介绍了网络分析的基本步骤、判断指标以及所需的R包。例如，如何判断边的准确性、节点的稳定性，以及如何使用qgraph进行网络可视化，Network Comparison Test进行网络整体比较等。 𐟔 感兴趣或需要学习网络分析的朋友可以参考这篇文章，通过识别老年人抑郁焦虑共病的关键节点，可以得出非常实际的研究结果。 𐟓Š 文章还详细论述了潜在剖面分析的作用及其判断指标。如果大家有需要或感兴趣，可以进一步了解潜在剖面分析的相关内容。

氟化物正式被世界顶级医学期刊列为神经毒素‼️

医生护士必看！10本顶级医学期刊推荐 𐟓《中国老年学杂志》（北大核心）半月刊知网/维普/万方收录 ✅不少于6000字/篇 𐟔好𑥓因子：1.791 𐟓‘收稿方向：老年医药学（基础与临床医学研究、流行病学、药学、中西医结合诊治等)、老年社会学、老年心理学、衰老生物学及抗衰老研究、综述等 𐟓《现代检验医学杂志》（科技核心）双月刊知网/维普/万方收录 ✅3000-4000字/篇 𐟔好𑥓因子：1.356 𐟓‘收稿方向：临床生物化学、临床微生物学、临床免疫学、分子生物学、临床医学、肿瘤医学、遗传学、临床输血医学、医学实验室管理学、论著、综述等 𐟓《医学综述》（科技核心）半月刊知网/维普/万方收录 ✅4600-7000字/篇 𐟔好𑥓因子：1.639 𐟓‘收稿方向：分子生物医学、流行病学、临床医学、急救医学、临床药学、检测医学、医学影像学、中西医结合中医中药、综合征、糖尿病、临床实践与研究等 𐟓《中国医学影像技术》（北大核心）月刊知网/维普/万方收录 𐟔好𑥓因子：1.157 𐟓‘收稿方向：中枢神经影像学、头颈部影像学、影像学、心脏、血管影像学、胸部影像学、腹部影像学、妇产科影像学、个案报道等 𐟓《检验医学》（科技核心）月刊知网/维普/万方收录 ✅不超过5000字/篇 𐟔好𑥓因子：1.136 𐟓‘收稿方向：刊登医学检验方面的论著、综述、病例报道、论著摘要、技术研究与评价、讲座经验交流、国内外学术动态等方面的稿件 𐟓《中国医学创新》（核心类）旬刊知网/维普/万方收录 𐟔好𑥓因子：0.435 𐟓‘收稿方向：论著、综述、临床研究、中医药研究、护理管理、医学综合等 𐟓《安徽医药》(科技核心)月刊知网/维普/万方收录 𐟔好𑥓因子：1.305 𐟓‘收稿方向：综述、药学研究、药物分析、药物与临床、临床医学、医院药学、医药工业、药品流通等 𐟓《现代药物与临床》（科技核心）月刊知网收录 𐟔好𑥓因子：1.156 𐟓‘收稿方向：涵盖了药物的基础研究和临床研究各学科，设置实验研究、临床基础、临床研究、医院药学、药事管理、综述等栏目 𐟓《西部医学》（科技核心）月刊知网/维普/万方收录 ✅8000字符以上/篇 𐟔好𑥓因子：1.153 𐟓‘收稿方向：基础医学研究、临床医学研究、影像医学研究、临床药学、检验医学

五种机器学习方法构建心血管预测模型近年来，机器学习方法在医学领域的应用越来越广泛。今天，我想和大家分享一篇发表在顶级期刊上的文章，题目是《基于血常规和生化检测数据的机器学习诊断模型构建》。这篇文章的研究团队利用五种机器学习算法，基于血常规和生化检测数据，构建了针对多种心血管疾病的预测模型。研究背景与数据来源 𐟓Š 这项研究从厦门大学附属第一医院的神经内科和心脏病科收集了2018年至2023年间的住院患者和健康体检者的数据。他们从血常规和生化检测数据中提取了50个特征，然后利用这些数据构建了多种心血管疾病的预测模型。模型构建与训练 𐟚€ 研究团队采用了五种不同的机器学习算法：逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、XGBoost和深度神经网络（DNN）。他们将数据划分为7:3的训练集和验证集，并进行标准化处理。通过网格搜索交叉验证和手动微调来选择最佳超参数，最终通过5倍交叉验证和AUC值来确定最佳模型。模型性能评估 𐟓ˆ 模型的性能评估包括灵敏度、特异性、PPV、NPV、F1评分、MCC、准确性和AUC等多个指标。研究团队还使用了自举法来计算95%的置信区间，以评估模型的稳健性。模型应用与特征分析 𐟔 XGBoost在综合性能上表现最佳，结合血常规和生化检测数据的模型效果更好。在69个细分模型中，扩张型心肌病模型的区分性能尤为突出。通过SHAP算法分析特征贡献，确定了如钾、总蛋白等通用指标在区分疾病和健康个体、不同类型疾病中的重要性，为临床诊断和预防提供了依据。总结与展望 𐟌Ÿ 预测模型在医学领域的应用非常重要，尤其是心血管疾病的预测。通过机器学习方法，我们可以更准确地预测疾病的发生和发展，为临床诊断和预防提供有力支持。如果你对机器学习方法感兴趣，不妨多积累一些相关的SCI论文，这对提升你的竞争力非常有帮助。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

𐟏렦œꦝ妊€术学院的强大阵容 𐟚€ 𐟔 探索未来技术学院的强大实力，这里汇聚了众多顶尖学者和研究者。 𐟌Ÿ 程和平教授，他的研究领域包括钙信号和线粒体生物医学，发现了细胞钙信号转导的基本单位“钙火花”，并揭示了其在生理、病理过程中的生物学意义。他的团队还成功研发了微型双光子显微镜，实现了在自由活动小鼠观察大脑神经元及树突和树突棘的活动。 𐟏… 肖瑞平教授，作为未来技术学院的院长，他在心血管及代谢疾病的基础和转化研究领域取得了卓越成就。他在Nature、Nature Medicine等顶级期刊发表了多篇论文，并获得了多项奖项。 𐟒ᠥ椸€位教授，他的研究兴趣包括基于大数据的医学数据挖掘与分析、基因组与微生物组生物信息学方法和技术等。他在微生物基因组分析与基因预测方面取得了领先水平，并致力于发展深度学习、人工智能方法，运用于二代/三代测序技术下的基因组学问题。 𐟏ž️ 还有一位教授，他的研究领域涵盖了化学、生物、微电子加工等多个领域。他在肿瘤精准医学、基因编辑、生物芯片等研发及应用方面取得了突出成绩，并在Nature, Nature Biotechnology等期刊发表了多篇高水平学术论文。 𐟌 这些教授们的共同目标是推动未来技术学院在基础学科和技术创新方面的不断发展，为学生和研究者提供最前沿的教育和科研环境。

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