主要观点总结
文章主要介绍了如何利用Meta分析、NHANES数据库挖掘、孟德尔随机化（MR）等方法在科研中追赶热点话题，并特别强调了NHANES+MR联合分析的方法。文章提到虽然发文难度增加，但仍有机会通过新方法挖掘新内容并发表高质量文章。以便秘与抑郁的研究为例，说明了利用NHANES数据库和MR分析可以深入探讨两者之间的因果关系，并发表了高质量的文章。同时，文章还提到了该方法的适用性广以及即将开展的相关免费公开课。
关键观点总结
关键观点1: 发文方法概述
文章介绍了像Meta分析、NHANES数据库挖掘、孟德尔随机化等发文方法的流行和难度增加现状。
关键观点2: NHANES+MR联合分析的优势
通过案例解析，展示了NHANES+MR联合分析在科研中的优势，如能够发表更高质量的文章。
关键观点3: 发文现状与挑战
文章指出虽然发文难度增加，但仍有大量未被挖掘的指标和选题，且新方法的应用范围广泛。
关键观点4: 免费公开课信息
文章宣传了即将开展的免费公开课，介绍了课程内容以及可以领取的福利。
文章预览
是不是总感叹自己追不上热点，错过发文的最佳时机。 像 Meta 分析 、 NHANES 数据库挖掘 、 孟德尔随机化 「简称 MR」这些发文好方法，刚「开荒」的时候遍地黄金，随便挖点指标就能发篇文章，但随着涌入的人越来越多，发文难度不断增加。 （NHANES 和 MR 近些年发文量） 是不是在懊恼自己怎么不早点学，想挖的指标都已经被人家抢发了？ ⬇️ 别急！教你弯道超车！ ⬇️ NHANES+MR 联合分析 众所周知，NHANES 数据库国人发表速度，可以说是一骑绝尘！如果发现自己想做的选题已经发表了，也别灰心， 联合一下孟德尔随机化，就上本文的案例一样，又是一篇新论文，分数也会更高 。 案例解析-便秘与抑郁 2023 年单独 NHANES 数据挖掘研究讨论了便秘与抑郁症之间 存在关联 ，发了 3.2 分； 2024 年利用 双向 MR 分析 深入研究了两者之间的 因果关系 ，发现
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