孟德尔随机化
一个神奇的热门发文方法！
别的方法：一开始简单、越深入越难…
孟德尔随机化：就刚开始原理有点难，越深入越简单…
是有点离谱在的，但别怕，好日子在后头呢😎
今天咱不讲原理，先上点简单的~
孟德尔随机化、5 步成文
如果你是临床医生，想无痛产一篇 SCI，那么孟德尔随机化，优先推荐！
孟德尔随机化分析是什么？其实就是检验暴露因素对结局变量的因果关系，它依据孟德尔第二定律，即当 DNA 在配子形成时从亲代传递给子代，等位基因独立分离。
孟德尔随机化自带天然随机对照试验「RCT」属性，其4 大特点，小白更易上手👇
1、证据级别高
2、可避免反向因果关系
3、不受混淆因素影响
4、利用公共数据库，足够你用
总结一下⬇️
➢ 数据来源：
不需收集数据，挖掘公共数据库即可：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
➢5 大步骤：
选题「选择暴露因素和结局」
筛选并确定工具变量
孟德尔随机化分析
结果可视化
撰写论文并发表
孟德尔随机化现在还是可以冲刺一区，高分的，这 4 篇高分高被引文献，可以仔细研读一下：
1、克隆性造血与慢性肝病的因果关联
一区、影响因子 64.8 分
2、IL6R 阻断与脓毒症的关系
一区、影响因子 15.8 分
3、肠道微生物群与癌症的因果关系
一区、影响因子9.3 分
4、子宫内膜异位症与抑郁、进食障碍的关系
一区、影响因子13.8 分
新手常见困惑：单、双样本，咋选？
你是不是经常看到文献「谁谁谁用单样本孟德尔发了一区文章」、「谁谁谁用两样本孟德尔发了 6.6 分的文章」，就觉得两个都不错？随便选一个都行了…
NO NO NO!
⬇️如果这是你，选单样本好！
你背靠科研团队，团队有上万个数据供你用，或者你有 UKB 使用权限，那么单样本适合你。
这样说吧，单样本孟德尔随机化对数据要求很高，如果样本量小，会导致统计力偏低，但它自由度高，更容易让研究具有新颖性。
⬇️如果这是你，请选双样本！
如果你没有庞大的数据支持，如果你又是新手，选双样本孟德尔随机化，双样本简单啊、利用现成数据库和现有代码，在几分钟内就能完成分析。
当然它也有缺点，它依赖的是一些公开数据库，如果你挖数据库挖得晚，就很容易和其他人的选题重合，或者别人早已经发过了。所以，做孟德尔，讲究的就是快。
双样本的出现，是大多数临床医生的福音，虽然没有庞大的团队数据支撑，但你可以背靠公开免费数据库，发一篇文章。
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不止孟德尔随机化！还有这么多文章类型可以选！
适合有/无数据、没数据的同学，想发高分也可以
主打一个性价比⬇️
1、NHANES数据库——覆盖90%临床科室的研究主题
■数据够「全」，多科室适用：目前涵盖 264 个不同主题的数据模块，拥有近 1,400+分析量，可以覆盖大部分临床科室的选题。
■数据够「多」，还基本免费：该数据库目前已经涵盖了 11,600+人群的数据调查，每年持续更新；大部分数据都可以免费下载，无需注册。
2、MIMIC数据库——急重症最大数据库
MIMIC 数据库开放问世至今，至少已经发表了两千多篇 SCI，其中更不乏顶刊的身影，甚至去年还有一篇发表在了《JAMA》上！它数据量大且质量好、数据量详细、病例丰富，能发文的空间还很大。
适合谁：没数据、不想做随访、科室里有要进重症的病例的同学
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3、Meta分析
Meta 火了十年，发文量依然稳固， 截止24 年6 月 6 日，就发了 22,370 篇，无需原始数据、研究方法简单、分析流程固定是它受欢迎的原因，如果你的单位承认 Meta，选它作为第一篇 SCI 也是选择之一。
图片来源 ubMed
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