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SPSS软件在免疫规划接种率调查数据清理中的应用
目的 探索利用SPSS软件清理免疫规划接种率调查数据的方法.方法 利用SPSS 13.0 Frequencies、Identify Duplicate Cases、Sort和Select四个功能模块查找可疑数据.结果 SPSS统计软件能够完成对异常数据、缺失值、重复数据、相关变量之间的逻辑检查与清理.结论 SPSS软件可有效地检查出免疫规划接种率调查的可疑数据,通过清理数据可提高免疫规划接种率调查数据质量.
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我国药品临床试验数据清理问题及对策研究
目的:分析现阶段我国药物临床试验数据清理存在的问题,在借鉴发达国家经验的基础上,提出我国药物临床试验数据清理的对策和建议.方法:采用文献检索和典型国家经验分析的方法.结果:我国在药品临床试验数据清理法律法规、监督管理以及高素质专业数据清理人才培养等方面亟待发展和完善.结论:应进一步完善药物临床试验数据清理法规;保障EDC系统内的数据安全;CRF设计方案应更加专业化;数据转换实现标准化;加大培养高素质专业化临床试验数据清理人才队伍的力度.
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空气污染对人群就诊影响时间序列分析的数据前处理方法
目的 探索空气污染对医院就诊影响的时间序列分析数据前处理方法.方法 根据数据特征制定数据清理流程和数据清理规则,通过Excel软件编写函数或VBA程序实现气象数据、空气质量监测数据和医院门诊个案数据的快速清理和整合.结果 本研究编写的代码可实现气象数据、空气质量监测数据和医院门诊个案数据的重复性检查、异常值检查、不规范数据快速清理、诊断拆分、ICD-10自动编码和统计报表的自动生成.结论 该方法可以很好地解决时间序列分析所涉及的大数据人工清理效率低、准确性不高的问题,具有很强的实用性和通用性.
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大规模数据清理的相关问题与探讨
随着工业化进程的推进,我国的环境污染问题日益显现,环境污染对居民健康造成了一定程度的影响[1-3],因此环境与健康工作有待广泛和深入地开展,然而伴随着信息化时代的到来,环境与健康工作面临着新的挑战,当前的环境与健康工作已不再是简单地基于几个或者几十个实验室数据的分析结果,而是需要大规模监测和调查数据作为支撑,许多大规模监测网络和调查研究不断涌现,如全国城市空气质量实时发布平台[4]、全国空气污染(雾霾)人群健康影响监测网络[5]和全国农村饮用水水质卫生监测网络[6]等,这些大规模的监测和调查通常会由多个实施机构共同参与完成,存在数据质量参差不齐、数据录入不规范、存在缺失值和异常值及逻辑错误等数据质量问题,因此如何甄别大规模数据的数据质量并大程度地保证数据的可用性,已成为当前环境与健康工作的新挑战.数据质量是分析结果的重要保障,数据质量的高低严重影响分析结果的科学性和准确性,笔者就一些大规模数据清理经验进行论述.
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社区卫生调查研究中的数据处理
为提高社区卫生服务健康管理、社区诊断和调查项目中数据的处理和利用水平,本文分别从社区卫生服务日常工作涉及的数据收集、数据录入(录入前的准备工作、录入工具的利用、不同人两遍入机)、数据清理(问题数据的分类、发现与诊断、处理)和分析前准备四个方面,对数据处理中经常出现的问题、发生的原因、影响大小以及问题的发现和解决办法进行了分析和阐述.
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MySQL在健康相关数据清理中的应用
目的 探讨MySQL技术在医院门诊、住院等医疗数据的快速清理和分类统计汇总中的应用.方法 根据数据特征制定清理规则,通过MySQL软件实现医疗数据的清理(删重、合并、校正)并重新匹配ICD-10编码,终汇总计算分病种日接诊量等统计信息.结果 MySQL可以对医疗数据进行高效的数据清理,删除不符合要求的记录、校正错误信息及匹配正确ICD-10编码,自动生成统计报表.结论 该方法可以高效快捷地处理健康数据,尤其是医院门诊、急救、死因等大数量级数据,生成准确统计报表,在环境与健康研究中具有极强科学意义和使用价值.
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门诊个案数据快速清理及诊断疾病自动编码方法研究
目的 探索医院门诊个案数据快速清理和诊断疾病自动编码的方法.方法 分析数据特征,制定清理规则,通过MYSQL软件及SQL语言编写程序代码实现医院门诊个案数据的清理和诊断疾病的自动编码.结果 能够快速清理不合规数据,拆分诊断包含有多种疾病的数据,并根据ICD-10自动编码.结论 可以灵活、便捷、快速地处理较大量级数据,简单易学,具有较强的实用价值.
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临床试验既往病史、不良事件和合并用药数据清理的方法
临床试验数据管理中,病例报告表(case report form,CRF)中的既往病史(medical history,MH)、不良事件(adverse event,AE)和合并用药(concomitant medication,CM)的数据没有普遍规律可循,大量文本型数据需要研究者填写,数据量较大,一般需要有相关医学背景知识人员才能完全清理等特点,是数据清理的难点和重点.这部分临床试验数据的清理是衡量一个临床试验项目数据质量的关键点,也是监管机构评价临床试验真实、可靠、完整的切入点.
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SPSS 软件在克山病监测数据清理中的应用
目的：本文以2010全国克山病监测数据中血压相关变量的清理为例,探索利用 SPSS 软件在公共卫生监测数据清洁中的应用,提高数据质量。方法利用 SPSS13.0中 Identify duplicate cases,Sort cases,Frequencies,Select cases(if),Missing(variable)及 Graph 等命令清洗数据。结果SPSS 可以监测数据的中重复记录、异常值、缺失值、逻辑错误值进行检查和处理。结论本文利用 SPSS13.0软件进行的数据清洗方法可以快速有效的完成数据清理工作,提高克山病病区血压数据质量,也可为其他类似的公共卫生项目提供技术参考。
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数据挖掘系统糖耐量试验数据的预处理研究
大量病人诊断信息和检验数据的积累使数据挖掘成为可能,为了进行快速有效地数据分析,进入挖掘系统的数据必须事先进行预处理.本文先介绍糖耐量试验及其临床意义,然后描绘实验数据的预处理过程,将处理后的数据运用于具有临床诊断意义的关联规则挖掘.
