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医院床位效率评价
医院床位的利用是反映医院工作效率的主要指标.正确地分析床位的工作效率,大限度地发挥床位的利用率,对医院管理有积极意义."归一分析法"是综合病床使用率和周转次数,建立床位工作效率指数模型的统计分析方法.采用归一分析法对2005年~2007年的床位工作效率进行分析,为优化和调整床位配置,充分利用卫生资源提供科学依据.
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从《中国骨伤》看科研设计的概念与要点
通过对我国生物医学期刊论文进行的大规模调查研究,我们发现科研论文中在统计研究设计、统计表达与描述以及统计分析方法的合理选择和正确实施上都完全止确的论著所占的比例很低,而在科研设计上出问题的绝不在少数.作为科研工作首要和关键的一环,如果科研设计不当,即便后来的统计表达和描述以及统计分析不出问题,所得到的科研结论也往往站不住脚.本文将从统计研究设计宏观的角度,概括地阐述科研设计的概念与要点.
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统计分析方法在中医医案研究中的应用
中医医案是中医临床实践的记录.古今医案蕴藏着医家宝贵的辨证论治经验和知常达变的思维方法,如何从浩淼文献中总结各医家的辨证论治经验及思维方法,是一项重要课题,采用统计分析方法对古今医案进行研究无疑将事半功倍.
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视觉模拟评分法在症状类结局评价测量中的应用
视觉模拟评分(VAS)法在临床上被广泛应用于症状类结局的评价,比如疼痛程度的评价,但目前在资料的处理方面尚欠规范.对VAS法的资料类型及统计方法进行了归纳,并对其中较为常见且容易出现问题的重复测量资料的分析方法进行了具体的阐释,以期为VAS法在临床研究领域的规范应用提供参考.
关键词: 视觉模拟评分法(VAS) 重复测量资料 统计分析方法 -
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVI.用SAS软件实现2×2列联表资料的统计分析
分析定性资料时,首先应正确判断资料所对应的列联表类型;其次根据不同的分析目的,并结合统计分析方法的应用条件,选择合适的分析方法.通常,列联表可分为:2 × 2表(4 类)、R × C 表(5 类)和高维列联表(3 类)以及具有重复测量因素的高维列联表[1].本期主要介绍 2 × 2 列联表资料统计分析的 SAS 实现.
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体外群体生物等效性的统计分析方法
美国食品药品监督管理局指导原则表明原研药以及仿制药的生物等效性可用体内外数据或体内数据评价,而体外数据的评价方法依赖于体外群体生物等效性(PBE)方法.关于体外群体生物等效性的执行在美国食品药品监督管理部门出台的相关法案中已有明确要求,其运用越来越得到申办者的重视,但国内尚属起步阶段且未付诸实用.因此,本文通过介绍体外群体生物等效性的评价准则,判断界限,相关参数的讨论以及计算方法并列举实例说明,以期为国内群体生物等效性评价提供科学性参考.
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中国结核病景观流行病学研究
结核病是全球关注的三大传染性疾病之一,也是我国"十一五"至"十三五"规划关注的重大健康问题.结核病与一个地区的社会发展、经济状况和文化习俗密切相关.随着全球流动人口的快速增长,对结核病的防治成为新的挑战.我国2010年全国结核病流行病调查显示,肺结核疫情地区间差异显著.西部地区传染性肺结核患病率约为中部地区的1.7倍和东部地区的2.4倍;农村地区患病率约为城镇地区的1.6倍.无论是活动性、涂阳和菌阳患病率,均是西部高于中部,中部高于东部,具有明显的空间属性和地域属性.结核病的这种空间特性决定了对结核病的流行病学研究不能采用简单的传统生物统计分析方法,不能忽视其固有的空间属性和地域特征.
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探讨药品质量控制过程中OOS分析存在的问题
目的:探讨目前药品检验领域在不合格检测结果(OOS)调查中存在的常见问题。方法:结合国内外主要法规或OOS指南,分析药品检验过程中出现的OOS现状,从实际出发进行深入分析。结果:就OOS的定义、产生的原因进行阐述,并就目前OOS分析中应强化或重点关注的问题进行了探讨:在调查的 a阶段,当检验员怀疑实验室错误时,应在丢弃供试样和标准样之前立即进行调查;在调查的b阶段,实验室主管人员在对可能的原因进行客观评估时,应与检验员一起对检验方法性能进行评价,应特别关注所用定量方法是否得到充分的耐用性确认,方法本身产生OOS的概率有多大;对于已经进入法定方法范畴内的定性方法,是否有明确的判定终点等。进行第Ⅱ阶段的OOS调查时,实验室应根据实验方法的具体性能特点,对重新取样与复验、复验次数、逸出值是否该舍弃以及在报告结果时是否应该取平均值的问题进行预先设定,而不能随意变更;应避免重复试验到合格为止的方式;并应重视对产品情况的审核。进行第Ⅲ阶段的调查时,首先应开展方法适用性以及产品稳定性的评价实验;其次,应重视并充分运用统计学方法分析OOS发生的根源。结论:OOS调查是持续改进产品质量的一个重要控制工具,在国内药品质量控制领域已经引起重视,然而在实际操作中还存在许多不足。检验员在找出产生OOS的根源后,应以此为依据对检测方法或产品质量进行报告和改进。
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实验数据的统计分析与科研论文的撰写
几乎所有的实验的结果,包括有非常明显的实验效果的实验结果,都需要用适当的统计分析方法进行评价[1].数据的分析应主要围绕研究的目的进行,对实验的假设进行验证.同时,数据分析的主要目标是提取数据中所有能被解释的有用信息,考虑生物的变异和实验所产生的误差对研究结果的影响,尤其是防止抽样误差对于实验(治疗)效果的错误判断的重要工具.当然,也存在统计学有显著性差异,而不存在生物学意义的现象.因此,在撰写科研论文时,既要有正确的实验设计和使用正确的资料统计分析方法,又要准确描述和解释实验结果.
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违背随机分组方案时的临床试验统计分析方法研究
目的 在临床试验出现随机分组被部分破坏的情况下,探索适合的统计分析方法.方法 利用随机模拟的方法考察三种分析方法的第一类错误发生概率是否小于α;比较第一类错误发生概率不大于α的分析方法的功效.结果 对违背随机分组方案的情况,按客观分组的t检验是的第一类错误发生概率远大于α;ITT方法和协方差分析方法的第一类错误发生概率的95%置信区间包含α;协方差分析方法的第二类错误发生概率显著小于ITT方法的第二类错误发生概率.结论 对违背随机分组方案的情况,按客观分组的t检验是不合适的;ITT方法和协方差分析方法能较好地控制第一类错误的概率在α附近;协方差分析方法的功效高于TTT方法的功效.
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多变量重复测量方差分析统计报表输出的SAS宏实现
重复测量是指对同一观察对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次测量,用于分析观察指标在不同时点上的变化规律.重复测量的数据在医学研究中非常常见,而重复测量方差分析是用以处理重复测量连续性数据主要的统计分析方法,为了更准确、方便地得到该统计方法所得结果的统计报表,本文通过以GLM广义线性模型为基础,编写SAS宏程序实现多变量重复测量方差分析统计报表的输出.
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多元线性回归系数的图形解析
线性回归分析(linear regression analysis)是研究事物之间线性关系常用的统计分析方法之一,据自变量数目是否单一可分为简单线性回归分析(simple linear regression)和多元线性回归分析(multiple linear regression).简单线性回归的数学模型简单,回归直线形象直观,回归系数的解释也通俗易懂.多元线性回归的数学模型及变量间的关系相对复杂,其回归系数常被解释为"在固定其他自变量或扣除其他自变量影响时,Xi每改变一个单位时应变量Y的平均变化量".但究竟如何固定或扣除,以及扣除的回归贡献的去向,各类参考书籍中少有提及.
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长期生存者资料统计分析方法研究进展
生存分析(survival analysis)是将终点事件的发生和发生终点事件的时间结合起来分析的一种统计分析方法.它可充分利用资料中的删失信息,更准确地评价干预所产生的效应[1].生存资料中可能会出现某些个体不发生甚至永远不会发生终点事件或失效的现象.
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神经网络模型在分析复杂性疾病多基因交互作用中的应用
复杂性疾病的发病机制复杂,受多个微效基因及环境因素的影响,并且普遍存在基因-环境、基因-基因的交互作用.选择何种方法对多基因之间的交互作用进行分析以评价其在疾病发生过程中的作用,是当今面临的大挑战.传统的统计分析方法存在多重检验、维度困扰、模型依赖等许多问题,其中维度困扰是指每增加一个基因位点,所需的样本量将呈指数倍增加,即使样本量较大,很可能出现某些基因型组合观察值太少甚至缺失的情况,这将导致交互作用效应参数估计的不准确[1].
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症状监测预警系统中常用的统计学方法及其比较
近年来,随着新发传染病的频频出现,旧传染病的卷土重来以及生物恐怖主义威胁的加剧,症状监测(syndromic surveillance)以其能及时发现异常或疾病暴发信号的突出特点成为研究热点[1].症状监测系统通过自动实时收集、转化临床前期症状、医生诊断结果、药品销售记录资料或学生、员工出勤情况等各种数据源,运用不同时间、空间或时间-空间的统计分析方法进行异常数量的预警,利用图表等形式呈现给公共卫生人员,以便掌握症候群的流行情况,及时做出预警.因此,适当地选择统计学方法是症状监测系统中非常重要的环节,可以充分保证症状监测系统良好的及时性和敏感度[2-6].本文系统地阐述了症状监测预警系统中常用的统计学方法,比较各种统计学方法的不同特点,为开展症状监测研究提供理论依据.
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对统计假设检验的误解与误用
统计假设检验是生物医学、临床医学、流行病学、心理学、教育学等领域中广泛使用的统计分析方法,数据分析中通常要给出统计假设检验的结果.但是应用者对统计假设检验有很多的误解,在很多方面假设检验并不适合作为数据分析的主要方法.本文讨论对统计假设检验的各种误解及其作为科学研究工具的局限性,并进一步讨论了统计改革的状况以及统计假设检验一直大规模使用的原因,后提出应该树立正确的统计观念.
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案例+任务驱动法在医学生统计软件教学中的应用
医学统计学是当前医学高等院校医学生、特别是研究生的重要课程.而统计软件课程是在医学统计学理论学习的基础上,通过具体统计软件的学习,使学生掌握基本统计分析技能,熟悉常用统计分析方法的操作过程,能够解读和表达运行结果,加强和提高学生统计分析素养.目前统计软件课程的设置或是单独设置课程,或者在医学统计理论之后的实习课中进行统计软件的操作,无论采用哪种方式,开设的学时都比较少,如何在较少的时间内使学生结合统计理论解决实际问题是一个很现实的问题.作者在讲授SPSS统计软件课程时采用“案例+任务驱动”教学法,收到了良好的效果.现就该教学法做简要介绍,以期对搞好统计软件教学有所裨益.
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单病例随机对照试验在中医药临床疗效评价中的应用与要点分析
目的:寻找单病例随机对照试验在中医药临床疗效评价领域的应用难点及其可能的解决方案.方法:查阅国内外单病例随机对照相关文献,对其进行深入分析与对比研究结果.结果:单病例随机对照试验的应用难点主要围绕着设计、实施和数据分析三个部分.其中设计难点包括洗脱期的设置、样本量估算、基线数据测量、结局指标的测定等;实施难点包括随机化的实施、盲法的实施等;数据分析难点包括各种试验设计的统计分析模型的选用、如何应对数据的自相关性、缺失值和延迟效应.结论:设计难点部分:建议进行预试验来估算试验的洗脱期和样本量,系列试验的样本量估算可使用改进后的传统RCT样本量的估算方法;建议对结局指标测量工具进行效度与信度的评价,以此增加试验结果的可信度;实施难点部分:不建议盲目的实施随机化,试验中应遵从N-of-1“以患者为中心”的核心思想,兼顾试验的严谨性和患者的主观感受;完善中医药安慰剂的制备方法,为更好地实施盲法提供帮助;数据分析部分:建议在数据量小、数据关系简单、组间差异明显小的试验中选用图形分析法;数据量大,关系复杂的试验选用统计分析法;针对单个患者的N-of-1的统计分析,可选用动态回归模型;系列N-of-1建议选用分层贝叶斯模型;而混合效应模型能够解决数据的自相关性和缺失值问题,也能更好地应对延迟效应.
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结构方程模型在医学研究中的应用及对护理研究的启示
结构方程模型(structurall equation modeling,SEM)是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法,也称为协方差结构分析[1].它将一些无法直接观测而又欲研究探讨的问题作为潜变量,通过一些可以直接观测的显变量(指标)反映这些潜变量,从而建立起潜变量之间的关系.SEM是一种复合统计分析方法,是因素分析与多元回归分析的有机结合,能同时处理多个变量,分析复杂变量问的关系,比较多个模犁并找出优模型[2].近年来,SEM在处理多种数据方面的优异能力逐渐得到医学研究工作者的认识和青睐,越来越多运用SEM方法进行医学研究的论文得以出现.
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如东县2004-2010年伤寒流行病学分析
如东县地处黄海之滨,长江口以北,境内水网密布,一直是伤寒重点发病地区.为了解流行规律,探索发病因素,为防制提供科学依据,现将2004-2010年如东县伤寒流行特征分析如下.1资料与方法1.1资料来源伤寒疫情资料来自国家疾病监测信息报告管理系统中如东县疾病预防控制中心2004-2010年的传染病疫情;人口资料由如东县公安局提供.1.2方法用描述性流行病学方法,对2004-2010年伤寒疫情资料进行三间分布分析,了解伤寒流行规律.1.3统计分析方法采用SPSS 17.0软件包对资料进行统计分析.