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医学顶级期刊在线播放_不建议投稿的期刊名单(2024年11月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

医学顶级期刊

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。

氟化物正式被世界顶级医学期刊列为神经毒素‼️

𐟓š免费文献检索网站大揭秘！ 𐟔 在学术研究的道路上，文献检索是不可或缺的一环。对于科研工作者和学生来说，几个关键的免费文献检索网站是宝藏般的存在！ 1️⃣ 中国知网：国内数据最全面的学术站点，覆盖多个学科领域，是科研和学习的首选。 2️⃣ 万方医学：专注于医学文献的收录，为医学研究者和学生提供丰富的医学资源。 3️⃣ 中华医学会：收录了国内顶级医学期刊的内容，是医学领域的重要参考文献来源。 4️⃣ PubMed（医学）：英文医学科研的必备网站，提供全球最新的医学研究信息。 𐟒ᠩ™䤺†上述网站，还有更多免费资源等你探索！例如，通过购买VIP文献下载会员账号，你可以免费访问更多数据库，如谷歌学术、SCI-HUB等，这些资源通常需要付费才能访问。 𐟓Œ 记住，文献检索是科研和学习的基石。利用这些免费资源，开启你的学术之旅吧！

天津这位专家领衔制订的国际循证医学指南在眼科顶级期刊发布！

#中医# 近日，世界顶级医学期刊《柳叶刀》上刊登了一篇针对某款成名20多年中药的研究论文，得出了一个令人沮丧的结论：这款中药针对相应疾病的治疗安全却无效。我们知道，现代药物评价最基础的一个研究方法是随机双盲实验，预备两个基础条件差不多的实验小组，一组用安慰剂，另一组用指定药物，但开药的医生和吃药的患者都不知道他们吃的到底是真药还是假药(安慰剂)，只有分析数据的研究人员才知道真实情况，这种情况下，如果药物组能够有超越安慰剂组的显著疗效，就能证明这款药物的有效性。这样的实验一般会进行多次，以排除随机因素的干扰，甚至有必要的话，连数据分析人员也不知道他们分析的数据出自于药物组还是安慰剂组，以便更彻底地排除主观因素的干扰(三盲实验)。这样的评价标准显然是非常科学的，但中药作为一种历史经验产物，并不乐于接受这样的现代药物评价，很多人相信中药有独立于现代药物评价之外的其他神奇效果——我们不能说一点没有，但即便是真有，本质上其实也是基于某种信仰的安慰剂效应。那什么是安慰剂效应呢？这个理论源自于二战时美国军医比切尔在镇痛药吗啡告罄的情况下，为了安慰伤员，把生理盐水当成吗啡使用，却取得了吗啡类似的镇痛效果而得名。但安慰剂效应并非万能，不是所有人用安慰剂都能得到明显的效果，且这个效果的产生与除疾病之外的其他各种各样因素都有关联，比如病人的个人认知，心理状态甚至社会文化背景等等，所以它的效果是随机且不稳定的。如果说很多中药都是某种意义上的安慰剂效应的话，那么就说明我们被中药治愈是随缘的，是看个人运气的，这实在是不符合现代医疗的发展趋势，令人难以接受。

【「视网膜母细胞瘤疗法有新突破」为全球高危患儿带来新希望[赞啊]】10月22日，广州。@中山大学中山眼科中心召开媒体发布会，介绍其最新的研究成果——中山大学中山眼科中心杨华胜教授团队和复旦大学附属眼耳鼻喉科医院钱江教授团队在国际顶级医学期刊美国医学会杂志（JAMA）发表原创临床研究论文，证实了“3个疗程的CEV化疗方案与传统6疗程方案对于高危视网膜母细胞瘤具有相同的疗效”。网页链接新浪广东的微博视频

一项研究成果出现两种截然相反的声音羊城晚报有一个记者叫林清清，他写了一篇文章，发表在羊城晚报上，内容是顶级医学期刊《柳叶刀》首次发表中草药多中心临床研究成果。我比较了一下关于这个消息报道的不同版本，应该说都是有所取舍的，即便是有人自称专门登录了《柳叶刀》的官方网站查询的人，其发表的文章观点的倾向性也十分明显。那么这是一项什么样的临床研究呢？根据报道，该研究由广东省中医院（广州中医药大学第二附属医院）郭建文团队、复旦大学宋莉莉和Craig Anderson团队联合完成，题为《中医药FYTF-919治疗急性脑出血：一项多中心随机、安慰剂对照的双盲临床研究》。具体就是按照国际通行的医药双盲实验标准，对中药复方制剂“中风醒脑液”的疗效进行了迄今为止全球最大规模的中医药治疗急性脑出血的多中心、随机、安慰剂对照临床研究。历经4年，全国12个省市26个医院参与的研究得出的结论是什么呢？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。这些学术语言可能听起来太专业，不过科研团队在接受媒体采访时自己有一段大白话的描述：这项大规模随机安慰剂对照双盲试验未能证明“中风醒脑方”能显著改善中重度脑出血患者功能预后、生存率和生活质量，但证实了其安全性，两组间不良反应无显著差异。在预设的亚组分析中，脑出血量超过15ml和脑叶出血的患者群体显示出潜在的获益信号。不过，亚组结果只能作为探索性结论，实际功效有待进一步验证。就是这样一个实验，不同的人分别从报道里只截取了契合自己观点的结论，片面解读这个实验。比如有人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了这样一篇文章——《顶刊<柳叶刀>发表中成药大规模随机双盲试验结果！居然……》，而且里边还有这样一段话:既然做了这么扎实的临床试验，那就老老实实接受结果，面对现实，这个中成药不行，你们还可以试下一个啊。已经铁证如山证明“中风醒脑方”的疗效不行了，还要再试，还要强推，这恐怕不符合医学伦理与做人底线吧？这段话下面还有一段话，里边还使用了一些贬损侮辱的字眼，我就不引用了。这个作者明显是把这个实验当笑话看了，只是片面截取了试验结论中“中成药的疗效和安慰剂一样，中成药的安全性和安慰剂一样”，字里行间充满了对中医药的不信任。还有的人就《柳叶刀》发表的这个论文，写出了内容迥异一篇文章——《广东中医再创纪录！中医药治疗脑出血研究成果登上<柳叶刀>》。在这篇文章里，不仅形式上认为这是《柳叶刀》杂志自1823年创刊200年来，首次刊登中草药多中心临床研究，具有里程碑式意义。而且对研究成果给予充分肯定，认为“此次研究不仅在主研究中证实了药物的安全性，在与主研究同期开展的预设的亚组分析中，脑出血量大于15ml、脑叶出血两个亚组结果，提示要进一步开展中医药治疗较大血肿患者的临床试验，确认疗效。” 论文的共同第一作者兼通讯作者广东省中医院郭建文教授，对研究成果中预设的亚组分析结论解释为:“简单地说，血肿越大，炎症越高，我们的诊疗方案发挥的空间就越大。对于脑出血量大于15ml，且年龄在65岁以上的患者，可能获益更多。” 其他类似的转发和报道就不一一赘述了，整体上呈现出与以上两篇报道类似的截然相反的声音。作为非行业从业人员，我觉得单纯的谈试验结果，或者片面的截取试验结果来谈，都有失偏颇。首先，从宏观上来说，中医药研究论文登上顶级国际医学期刊意义重大。《柳叶刀》期刊是英国外科医生托马斯ⷥ聥…‹利（Thomas Wakley）创办于1823年，由爱思唯尔（Elsevier）公司每周出版发行，是国际上公认的综合性医学四大期刊之一。这不仅是两种话语体系的对接，而且对未来中医药临床试验设计范式进行了有益的探索。可以这么比喻或者理解，原来西医不和中医说话，不认可中医，现在西医在世界最顶级的酒店会议室里坐下来，和中医来了一场圆桌对话会。这对于中医来说是最大的，最积极的意义。其次，从微观上来说，这次研究的双盲试验安慰剂也申请了专利，并得到国际医学界的认可。这说明什么？说明这项研究为中药双盲试验并得到国际认可探索了一条道路，将来会有更多的中药，可以沿着这条探索的道路去验证，不论有没有疗效，最终的结论都意义重大。因为从某种角度来说，中医的理论类似于现代科学的猜想，需要科学的试验验证，经过了一一验证以后，不论其猜想正确与否，这个意义都是重大的。而且一旦开启验证，结论就不仅仅是正确与否这么简单，在验证的过程中，应该会有很多奇迹发生，比如青蒿素的发现就是划时代的。第三，如果类似的研究持续下去，有可能推动中医药理论的重大突破和创新，就是用老百姓能听得懂的，现代科学解释的通的，现代医学认可的语言逻辑去阐释和解释中医药理论。会不会呢？但愿如此，让我们拭目以待。 ………………………………………………………………………………………………………………………… #百家快评# 故事由AI生成

大笑能治眼病！听着离谱，但他们证明了！中山大学眼科中心在国际顶级医学期刊The BMJ 发表的最新研究，证实轻中度干眼患者通过“笑的训练”能有效改善眼部不适症状，且治疗效果不亚于使用人工泪液（0.1%玻璃酸钠）。你笑了吗？师永刚的微博视频

翻译：大型制药公司正在秘密地在顶级医学和肿瘤学期刊上代写文章，以诱骗医生开出他们的危险药物！我们不要浪费时间粉饰它。大型制药公司已经操纵了整个医疗系统。你认为的科学，你相信的医学真理，只不过是一个精心制作的幻觉，旨在控制。他们不仅仅是代写文章来欺骗一些医生；他们正在策划一场全球医学领域的接管，操纵医生、患者和政府，让世界生病、困惑，并完全依赖他们的毒药。代写谎言：大型制药公司如何书写你的命运大型制药公司不仅影响医学期刊——他们还代写医生所依赖的研究。这些不是真正的科学研究。它们是伪装成“同行评审”科学的欺诈性营销文章，所有这些都是为了推销危险、无效的药物。医生盲目地开这些药，相信《新英格兰医学杂志》或《柳叶刀》等著名杂志，没有意识到他们已经被大型制药公司的公关机器渗透了。这些研究充斥着虚假数据、错误结论和对有毒药物的正面宣传。真正的代价：你成了实验室老鼠一旦这些代笔研究发表，世界各地的医生都会开这些药，相信它们是安全的。但你却成了实验鼠。副作用？被掩盖了。功效？完全被夸大了。最糟糕的部分？你正在为这个骗局买单。你是一个付费客户，在一个被操纵的系统中，这个系统旨在让你生病、依赖，并耗尽每一分钱。无论是几乎不能延长生命的抗癌药物，还是破坏精神清晰度的精神药物，这些药物都是为了让你回来。新发现：大型制药公司如何设计“疾病” 但情况变得更糟。大型制药公司正在发明新的疾病，为他们的药物创造市场。不安腿综合征？成人多动症？这些所谓的“疾病”被设计出来，是为了向你出售你不需要的终身药物处方。他们让公众相信正常的情绪是病态的。开会前感到紧张？你有焦虑症。工作时无法集中注意力？你有多动症。这都是陷阱，把你推入一个不必要的药物循环。真正的议程：人口控制这不仅仅是为了赚钱。这是关于控制。大型制药公司与政府、科技公司和全球精英联手，正在推出他们的终极目标：人口控制。他们希望你依赖他们的药物，这样你就会病得厉害，精神麻木，无法反击。他们正在创造一个病态、温顺的人口，更容易操纵，更容易控制。看看他们是如何推广疫苗、基因疗法和 mRNA 技术的。这不是关于健康——而是关于设计你的生物学。他们注入你体内的药物越多，他们控制你的能力就越强。谁是幕后黑手？毫无疑问，制药巨头并不是孤军奋战。他们与科技巨头和全球精英有着密切的合作关系。谷歌、Facebook、亚马逊等公司正在向制药巨头提供你的个人数据，跟踪你的行为以推销更多药物。你在谷歌上搜索到的每种症状、你搜索到的每种治疗方法——他们都会利用这些数据来为你开出下一颗药、注射下一颗药。最终真相：你的健康就是他们的武器制药巨头并不想治愈你。他们想奴役你。每一种药物、每一种治疗方法都只是另一种工具，让你陷入永无止境的药丸、副作用和依赖的循环中。他们想让你虚弱得无法反击，迷茫得无法批判性思考，沉迷其中无法离开他们。这与健康无关——而是与权力有关。醒醒吧——是时候挣脱束缚了现在是醒醒的时候了。不要再相信他们操纵的研究和他们收买的医生。重新掌控你的健康、你的身体和你的生活。不要让制药巨头把你变成他们全球利润和控制游戏中的另一个统计数字。是时候挣脱束缚了。立即加入并分享我的频道：网页链接

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

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