首页 > 文献资料
-
循证设计在医疗建筑设计及施工阶段的应用
循证设计在设计阶段的应用*色彩在医疗空间中的作用色彩的标志作用.色彩的标志作用主要体现在安全标志、空间导向、空间识别等方面,有效利用色彩的标志作用可以切实提高工作效率、方便信息传导和保障患者安全.在循证设计实践中,设计师通常会根据区域的不同,运用不同的色彩加以区分,使医院的功能分区一目了然,通过色彩设计,患者可以根据色彩的变化分辨不同的楼层、诊疗功能区域,界定门诊、急诊、住院等不同的公共区域,色彩是空间设计配合标识系统的手段之一.
-
中医药临床试验的对照与盲法设置
1 临床试验对照的种类临床试验中如何选择对照是设计阶段考虑的重要问题.根据试验目的不同,临床试验分为探索性临床试验(exploratory trial)和实效性临床试验(pragmatic trial).探索性临床试验,如对某药物的疗效和副作用进行验证,尤其是向药政部门申请新药,无论是中药或西药,一般采用安慰剂对照.按照美国食品与药品管理局(FDA)的规定,新药必须有与安慰剂比较的证据.探索性临床试验往往有十分严格的纳入与排除标准,样本量通常不大.而实效性临床试验往往在尽可能接近临床实际的情况下进行,对患者的纳入标准较宽松,对一些辅助治疗的限制也没有上述试验那么严格,试验的主要目的是探讨药物的临床使用效果(疗效和依从性).
-
临床试验效应的表达--指标及其意义
1临床试验的效应临床试验的目的是验证干预措施的疗效和安全性.选择什么样的疗效指标(也称为结局或终点)是试验设计阶段需要考虑的重要问题.
-
临床试验样本含量的计算
1 样本量估计的重要性临床试验报告中有无预先的样本量估计是评价试验质量的重要依据之一.在试验设计阶段需要确定研究所需的病例数(通常称为样本含量).理论上,验证某一干预措施与对照之间的差异,样本量越大,试验结果越接近于真值,即结果越可靠.
-
混杂偏倚
混杂偏倚(confounding bias)指在研究过程中,由于一个或多个混杂因素(即外变量)的影响,夸大或缩小了研究因素(自变量)与研究指标(因变量)之间的真实联系。在研究中,如果某些对研究结果有干扰的混杂因素在各组间分配不均衡,就会产生混杂偏倚,常见的混杂因素包括患者的年龄、性别、婚姻状况,护士的职称、学历、工作年限等。在研究设计阶段,可通过随机化、匹配、分层、限制等方法控制混杂偏倚;在资料分析阶段,可采用分层分析和多因素分析技术等方法来控制混杂偏倚。
-
护理科研设计中的常见问题
科研设计的合理性和严谨性是研究结果科学性和可靠性的重要保证.在投稿论文中,科研设计缺陷是退稿的主要原因之一.同时,在循证护理中,研究方法部分也是文献质量评价的要点之一.下面从研究对象、处理措施、测评指标几个方面,列举护理科研设计中的常见问题,以使读者引以为鉴,避免在科研设计阶段出现不可弥补的缺陷.
-
临床实验设计三要素之处理因素
临床试验中,处理因素是指研究者施加于研究对象的某种干预措施,研究设计阶段,应根据研究目的选定处理因素,可以是一个或者是几个。为了不使研究设计过于复杂,获得可靠的研究结果,不宜同时设定过多的干预因素进入研究。在开展针对人体的临床试验前,必须有充分的临床前动物性研究作为依据,经动物实验证实是有效、无害的干预措施才能过渡到人类机体研究,以不损害人体健康的原则下开展研究工作。伦理学原则是临床研究者必须遵从的准则。
-
某焦化厂建设项目职业病危害预评价
我市某焦化厂经省经贸委批准进入初步设计阶段,为使该项目符合国家职业卫生要求,受企业的委托,我们对该项目的初步设计进行了职业病危害预评价.
-
浅谈工程建设设计阶段的造价控制与确定
长期以来人们普遍忽视设计阶段的造价管理,错失造价控制的佳有效时机.设计阶段对建设项目投资影响大.采用设计招标和限额设计可以有效的控制建设项目投资.要在建设项目的投资控制活动中贯彻全过程控制的理念.
-
三维影像后处理开启PACS新时代--专访兰州大学第二医院放射科主任周俊林
兰州大学第二医院(以下简称“兰大二院”)放射科在2005年上线PACS,并于2012年升级为全院级PACS。在全院级PACS规划、设计阶段,医院就把三维影像及后处理功能融入到整个系统中。目前,全院有各类影像工作站300台,覆盖所有影像科室及临床科室。全院级PACS上线后,大大提升了医院的诊断质量,并对医院的诊疗流程产生了变革。放射科主任周俊林说,拥有强大后处理功能(特别是三维后处理)的全院级PACS的上线,大大提升了放射科的存在感和影响力。
-
科研统计研究设计的原则
在进行统计研究设计中,人们除了要认真考虑"受试对象、实验因素和实验效应"三个要素外,还必须遵守一些重要的原则,以体现统计研究设计的科学性和严谨性.统计研究设计有四个基本原则,即"随机、对照、重复、均衡"的原则.这四个基本原则是确保科学研究成败与否的关键.在进行统计研究设计阶段必须认真对待,并在具体调查或实验研究中严格按事前精心制定的设计方案实施.
-
设计阶段投资控制存在的问题及解决方法
建设工程项目的投资控制是每个建设单位项目管理的重要内容,设计阶段投资控制是建设项目全过程投资控制的关键的阶段.有关研究分析表明,设计费一般只相当于建设工程全寿命费用的1%以下,但设计投资的影响却高达75%以上.尽管如此,如何通过优化设计来控制投资,尚未得到广泛重视.本文就设计阶段投资控制存在问题、产生原因及解决办法做以下探讨.
-
正交试验设计交互作用存在时优条件选择
正交试验设计[1]是一种高效、省时、节约样本含量的试验方法,传统上以算一算,比一比的直接法确定优条件.但如果因素间存在交互作用时[2],在设计中交互作用的安排实际是很复杂的问题,当进行探索性试验时,因经验不足,哪些因素间存在交互作用,往往不好确定,若从模型的角度就可以简化正交设计,在设计阶段只安排各因素的主效应,不需要考虑安排因素间的交互作用,将交互作用在建立的模型中进行分析,并以模型为基础,用遗传算法进行优工艺条件的选择.
-
工业企业建设项目设计阶段的预防性职业卫生监督
工业企业建设项目设计卫生审查是卫生监督部门对工业企业建设项目在设计阶段中的一切卫生防护设施是否与主体工程同时设计所进行的预防性卫生监督,是职工卫生工作的重要内容之一.现结合沈阳市1999~2001年73家工业企业96个建设项目的设计卫生审查,提出一些看法与体会.
-
PASS 2000统计软件包简介
PASS 2000(Power analysis and sample size software)是进行效能分析和计算样本大小的统计软件包,该软件包提供给研究者一个在统计设计阶段估计试(实)验效能和样本大小的有用工具.PASS与NCSS统计分析软件结合在一起可进行完整的统计设计与分析,但其又是一独立操作系统,可独立运行,在试验前进行统计设计以估计试验效能及所需小样本数,其计算结果与当前通用方法结果一致[1].本文针对PASS 2000的特点及功能做一简单介绍.
-
临床试验中自适应设计的样本量再估计方法
临床试验的样本量大小通常取决于Ⅰ类错误概率α、Ⅱ类错误概率β、临床有意义的处理差别δ以及主要评价指标的变异程度σ等因素.在试验设计的初始阶段,除Ⅰ类错误概率α、Ⅱ类错误概率口可以指定以外,处理差别δ以及主要评价指标的变异程度σ一般是未知的.对于它们的估计往往基于以往的文献或一个小型的预试验,而这种估算结果往往会与实际情况存在较大的偏差从而导致在试验设计阶段样本量估算的不准确.
-
对基于均差作推断的成组设计非劣效性试验功效分析及样本量估计公式正确性的探讨
样本量的估计是在试验设计阶段要考虑的一个重要问题.以对两正态总体均数差值作统计推断的成组设计非劣效性试验样本量估计为例,目前国内外已有一些教材、专著或论文介绍了一些公式[1-11],但这些公式不尽相同,而且绝大多数公式都是直接给出或引用的,没有给出详细、具体的理论推导过程,因此,读者并不清楚哪些公式正确,哪些公式不正确,难免会给实际工作者带来一些困惑.本文将根据对均差作统计推断的成组设计一元定量资料的非劣效性检验原理及检验功效的定义,从非劣效性检验的拒绝域或两均数差值的置信区间出发,对相应的检验功效分析及样本量估计公式进行理论推导,并采用Monte Carlo模拟方法对推导出来的公式进行正确性验证.
-
实验设计样本含量与检验效能估计的讨论
众所周知在实验设计阶段确定样本含量和检验效能的重要性,应在设计阶段早期考虑样本含量估计,高估样本含量会影响实验的可行性,而低估样本含量会导致检验效能下降.当我们得到阴性结论时(P>0.05),我们关心的是检验效能的大小,即阴性结果是由于检验效能过低还是由于比较的两组间差别确实没有统计学意义.如果此时检验效能较高(>75%),阴性结果可解释为后者;反之,如果检验效能低于75%,需适当增加样本含量后再作分析.
-
样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现一均数比较(一)
样本量估计是研究设计中的一个极为重要环节,如何正确估计样本量即使对于统计专业人员都是较难把握的技能.目前,无论是统计专业人员还是非专业人员在实施样本量估计时大多面临以下三个问题:其一,目前国内尚缺乏系统地介绍样本量估计方法的文献,从而导致在实验设计阶段进行样本量估计时手段受限,尤其涉及到临床试验中应用较多的非劣性检验和等效性检验,以及一般研究中非参数检验、多元回归和相关分析的样本量估计方法.其二,由于国内的教科书、专著和一些相关的期刊论著在介绍样本量估计方法时缺乏源头文献的引用,加之某些设计的样本量估计方法不止一种,我们采用的方法是否准确和权威?
-
分段α消费函数期中分析方法及其应用
传统的临床试验在试验结束后进行统计学分析,以了解某种治疗措施的疗效.1975年,美国Greenberg首先提出在临床试验过程中对中间结果进行检验,即期中分析[1].经典的期中分析方法--成组序贯期中分析方法[2,3]在试验设计阶段要求的条件非常严格,所有结论都是建立在这些假定的基础上.在实际工作中,大量的临床实例及药物安全性评价过程并不一定满足这些条件,使用经典期中分析方法就会产生较大的误差,甚至出现错误的结论,因此,它的应用受到一定的限制.