降压药物停药问题——答复
降压药物停药研究作者在答复中指出，预设的随机效应模型敏感性分析与固定效应模型结果一致，总体点估计及不确定性区间基本未变。作者选择固定效应模型作为主要分析方法，是考虑到随机效应模型可能存在误差，并使小型研究产生不当影响。
#统计方法
JAMA · Online FirstAI 评分2525 JAMA · Online FirstAI 评分2626 降压药治疗停药问题的读者来信
这封读者来信针对Wang及同事关于降压药不良反应与治疗停药的网状荟萃分析，提出主要分析采用固定效应模型的选择值得讨论。该荟萃分析纳入716项临床试验，共159 362名参与者。
FDA · What's New Related to DrugsAI 评分2828 解读 FDA 贝叶斯方法指南草案：临床试验设计、分析与审评考量
FDA 的 CDER SBIA 举办线上活动，解读药物和生物制品临床试验采用贝叶斯方法的指南草案及设计、分析与审评考量。内容涵盖成功标准、运行特征、先验分布中外部信息的使用、缺失数据及分析报告要求。贝叶斯方法可能适用于利用既往研究信息或采用适应性设计的情境，常见于儿科和罕见病临床试验。
Cell GenomicsAI 评分4747 表型测量尺度的选择对基于生物样本库的基因与环境交互作用检验至关重要
Costantino等发现，表型测量尺度的选择可改变全基因组关联研究（GWAS）的关联信号及多基因评分（PGS）与环境的交互作用结果。尺度选择还会影响PGS在特定亚组中的表现，但这一影响在现代研究中常被忽视。
Bioinformatics (OUP)精选AI 评分6262 FA-MFMR通过因子增强处理相关纵向暴露，估计随时间变化的因果效应
FA-MFMR是一种因子增强的多变量函数型孟德尔随机化方法，用于估计多个相关纵向暴露随时间变化的因果效应。该方法结合遗传工具变量、暴露轨迹的函数表示与低维因子结构，模拟中较竞争方法具有更低的估计误差和更高效的不确定性量化，尤其适用于高度相关且观测稀疏的纵向暴露。
推荐理由：该方法将纵向暴露的共同时间变化与暴露特异成分分离，为处理高度相关且观测稀疏的多暴露因果估计提供方法参考。
Cell SystemsAI 评分3838 FLIGHTED：从含噪声的高通量实验数据中推断蛋白质适应度景观
Sundar等提出贝叶斯方法FLIGHTED，从含噪声的高通量实验数据中生成概率性蛋白质适应度景观，以处理适应度测量中的不确定性。该方法已应用于筛选实验和高通量碱基编辑实验，并改善了蛋白质适应度模型的表现。