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用灰色模型分析荆门市结核病的流行趋势
我国邓聚龙教授于1982年创立了灰色系统理论[1].灰色系统理论的建模法是运用一定的数学方法使信息不完全明确的系统数据经处理后能得到较明确的、符合实际情况结果的一种新兴数学预测系统.灰色模型GM(1,1)是一种单变量一阶线性模型,对样本含量和概率的分布没有严格要求,拟合程度较高,预测效果好,可以作为疾病监测和预测的有效工具.在模型较稳定和拟合效果满意的条件下,可以利用模型对疾病发病趋势进行预测,掌握疾病的发病趋向,进而为制定和调整防治策略提供科学依据.为了解荆门市结核病的疫情变化趋势,评价现行结核病防治策略的效果及存在的问题,为今后制定防控措施提供数据,笔者运用灰色理论,对荆门市2006-2009年肺结核疫情进行分析,现将结果报告如下.
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关于均数与偏差
标准差(x±s),是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12%以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用(x±s)来计算样本观察值数量的理论分布,以此来鉴定样本的代表性。x±1.96s 表示95%的观察值在此范围内;x±2.58s 表示99%的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x±1.96 s是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95%正常值范围。
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消毒学论文中常见统计学方法与存在问题
在大数据时代的背景下,精准医学和个体化诊疗的浪潮中,统计学正在各个学科中发挥着越来越重要的作用,在消毒学领域也同样如此.消毒学研究中的论文,不论是实验研究,还是调查研究,抑或是临床试验研究,都会不同程度地涉及到实验设计与统计分析.由于统计学方法理论性和专业性较强,在实际应用中难免会产生一些谬误.为了促进统计学方法的合理使用,本文将结合实例,从实验设计与统计分析两个方面对消毒学论文中常用的一些统计学方法进行简要介绍.
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应用Empower Stats软件估计基因环境交互作用研究中的样本含量
在基因环境交互作用的研究中,传统的样本含量估计公式和设置的参数只考虑一种暴露,未考虑两个以上因素的交互作用,依此样本含量而进行的研究,其检验效能往往很低(文中以例1和例2说明).在基因-环境交互作用研究的设计阶段,可采用随机模拟法估计样本含量及检验效能.Empower Stats软件可以方便地实现上述分析,同时输出R统计模拟程序,并输出对每个模拟数据所做的回归方程参数.
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临床研究样本含量估算基础
本方法 学研究的宗旨是以方便实际研究设计应用为出发点,为临床研究者提供详细样本含量估算方法 和实际操作程序.在结构设置上自始至终体现两个特点:一是每个样本含量估箅方法 介绍都从临床研究设计人手,对多种样本含量估算方法 进行了详细分类,特别重视临床研究设计中的细微差别,力求做到纲举目张、程序清晰;二是每个样本含量估算方法 介绍都附以临床研究实例和计算程序,力求做到方便查考、简明实用.
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骨科科研单组设计资料中总体参数的置信区间估计
在<中国骨伤>2009年第11期中,我们详细阐述了单组设计的要点及统计分析的内容,旨在帮助骨科科研人员掌握该实验设计类型的特点和技巧,从而解决骨科科研中的一些实际问题.本文着重讨论单组没计资料中总体均数的置信区间估计的问题.
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中药上市后临床再评价试验样本含量估算方法探讨
样本含量的大小是决定临床试验结果的重要因素之一,样本含量估算方法的选择与不同的临床试验设计类型有关.在中药上市后临床安全性再评价试验中,通常采取队列研究、病例一对照研究、巢式病例-对照研究或医院集中监测等设计方法,所需要的样本含量通常较大.在评价上市中药在广泛人群中应用的治疗效果时,实用性随机对照试验比解释性随机对照试验更符合试验目的.在中药新的功能主治验证性研究中,开展解释性随机对照试验仍然是必须的.根据具体的试验目的、设计类型和评价指标来选择样本含量估算方法,并确定相应的估算参数.必须在综合考虑检验效能、研究成本和实际可操作性的基础上,根据具体的临床再评价试验设计类型来估算并确定试验所需的样本含量.
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中药治疗2型糖尿病随机对照试验效应指标把握度的调查研究
目的 调查国内中药治疗2型糖尿病的随机对照试验(randomized controlled trials,RCTs)的效应值大小是否基于足够的样本含量以及充分的把握度.方法 系统检索中国知网、中国生物医学文献数据库、维普、万方数据库,筛选、纳入干预时间≥3个月的中药治疗2型糖尿病RCTs.两人独立提取样本量等研究信息.根据样本量计算公式推算效应值大小的把握度.结果 共纳入207项中药治疗2型糖尿病RCTs研究.在111项优效性试验中,报告糖化血红蛋(glycosylated hemoglobin HbA1c,HbA1c)及空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)而且样本总数>150的RCTs研究,分别占9%及12%,HbA1c把握度>80%的试验仅占10%,FPG把握度>80%的试验仅占23%.96项非劣效试验中,报告HbA1c及FPG而且样本总数>150的RCTs研究分别为31%及36%;HbA1c把握度>80%的试验占36%;FPG把握度达到80%的试验仅占27%.结论 中药治疗2型糖尿病RCTs的样本量大多数未达到统计学要求的80%把握度,故其结果和结论的信度有限.建议今后的临床试验应明确研究目的并建立假说,据此选择合理的设计类型和结局效应指标,估算恰当的试验样本量.
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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.
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样本含量的逐步估算法
样本含量逐步估算法有客观可行性、必要性、优良适应性。样本含量逐步估算法适用于多阶段观察干预效应科学研究,样本含量逐步估算法可用于数值变量、分类变量资料,样本含量逐步估算法应逐步估算。本文介绍了两个样本含量逐步估算法实例,对涉及应用条件、逐步计算等的一些问题作了讨论。
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我国硫酸镁治疗急性哮喘研究现状的分析
硫酸镁用于急性哮喘发作的治疗早在19世纪30年代已有报道[1]。近几十年来,我国亦有大量的有关硫酸镁治疗急性哮喘的各类报道。为了了解我国目前此类研究的现状,以及能否向临床实践提供可靠的研究依据,我们查阅了自1980年1月至2000年10月共62种杂志,并对结果进行了分析。 在《中国生物医学文献数据库》中以硫酸镁和哮喘为检索词,检索出文章的索引,然后逐篇查找翻阅每一篇文献,对每一篇文献原文均认真阅读,筛选出其中的随机对照试验(randomized controlled trials,RCT)文章,对其随机分配方法、盲法采用、对照措施、病例选择标准、各组基线资料可比性检验及疗效判定指标等进行了分析。 通过检索,共得到105篇文章索引,分布在62种杂志。其中因杂志缺失未查到原文14篇,所查阅的91篇原文中,RCT17篇(占18.7%),自身前后对照3篇(3.3%),非随机对照试验7篇(7.7%),余病例报告61篇(67%),综述1篇(1.1%),译文介绍2篇(2.2%)。 RCT中样本含量25例~120例不等,100例以上仅3篇,均未说明所取样本含量的依据。随机方法中只有1篇描述为半随机分配(5.9%),余16篇均未描述(94.1%)。除1篇描述为单盲研究之外(5.9%),余文章均未对盲法进行描述。17篇RCT中无安慰剂使用,均以另一种治疗措施作为对照。14篇有明确的诊断标准(82.4%),其余未说明。5篇有纳入标准(29.4%),1篇有排除标准(5.9%),其余均未说明纳入和排除标准。7篇进行了基线资料均衡性检验(41.2%)。8篇(47.1%)使用了国内公认的疗效判定标准,余均未予阐述。RCT中有8篇为关于婴幼儿哮喘治疗的研究,余9篇为关于成人的研究。
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医学科研中的统计学方法简介(二)
计量资料的描述性分析指对原始数据的分布状态进行描述,包括两类指标,描述分布集中的位置或平均水平的指标及分布离散程度或离中趋势的指标.前者常用的有均数、几何均数及中位数,后者有方差、标准差和四分位数间距.分布状态有两种情况,即对称分布和偏态分布,前者指分布是以均数为中心,左右分布是对称的;后者指多数分布在数值偏小或偏大的一侧,左右不对称.常用均数和标准差来描述对称分布的两种状态,用中位数和四分位数来描述偏态分布.均数和标准差计算式如下:=Σx/n,s=[Σ(x-)2/(n-1)](1)/(2),为样本场数;Σx为全部观察值之和;n为样本含量;s为标准差;(n-1)为自由度,表示全部观察值中允许自由取值的观察值的个数.如x+y+z=10,受10的限制可以自由取值的只有两个,当x=2,y=3时,z就只能取5了.用有统计功能的计算器很容易获得与s.为计算中位数和四分位数间距,首先要介绍百分位数,将全部观察值由小到大排列后分成100等份,有99个分位点,第x分位点称为第x百分位数,用Px表示.Px把数列分成两部份,比x小的部份占x%,比x大的部份占(100-x)%.中位数M即第50百分位数P50,四分位数间距即第75和第25百分位数之差,用Q=QU-QL,QU=P75,QL=P25.PX=L+(i)/(f)(n*x%-ΣfL),式中L为第x百分位数所在组段的下限;i为该组段的组距;f为该组段的频数;ΣfL为该组段前一组的累积频数.举例如下,见表1.
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单组设计、配对设计、交叉设计定量与定性资料差异性检验时样本含量与检验效能估计
本期讲座中,我们将向读者介绍单组设计、配对设计、交叉设计定量与定性资料差异性检验时的样本含量与检验效能估计.一、单组设计定量与定性资料差异性检验时样本含量与检验效能估计单组设计是指对来自某个总体的一个随机样本在一个特定条件下观测其定量或定性指标的取值.其特点是仅涉及一个试验因素的一个特定水平,受试对象未按任何其他试验因素或区组因素分组.
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两因素析因设计定量资料样本含量与检验效能估计
如果试验涉及两个试验因素,当各因素在试验中同时实施且所处的地位基本平等,两个因素之间存在一级交互作用,且需要加以考察时,所采用的一种试验设计类型就是两因素析因设计[1].若观察指标只有一个且是定量的,相应的资料类型即为两因素设计一元定量资料,这时我们可以采用两因素设计一元定量资料方差分析处理该资料.本期讲座,我们向读者介绍两因素析因设计一元定量资料方差分析时样本含量与检验效能估计.
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样本含量与检验效能分析(二)——成组设计一元定量资料的三种特殊检验的样本含量估计
对于成组设计一元定量资料,人们常用成组设计一元定量资料的t检验或wilcoxon秩和检验进行假设检验.事实上,这里所提及的常用的假设检验都属于一般的差异性检验方法.然而,在新药或医疗器械临床试验研究中,还有3种特殊的假设检验方法,即非劣性检验、等效性检验和优效性检验.本文将介绍这3种特殊检验的样本含量估计方法.
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单因素多水平设计定量与定性资料样本含量与检验效能估计
所谓单因素多水平设计,是指试验中仅涉及一个具有个水平(≥3)的试验因素,未对其他任何重要非试验因素进行有计划的安排,仅仅希望通过随机化分组来平衡所有非试验因素在各组之间对观测结果的干扰和影响的试验设计[1].若试验因素独立于受试对象,则可将全部受试对象完全随机地分入该试验因素的个水平组中去;反之,将从特定的个子总体中随机抽取受试对象.
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非劣效性/等效性试验中的统计学分析
随着医药事业的发展进步,许多疾病的治疗已有现成的有效药物,以阳性标准治疗而不是安慰剂作为对照的临床试验愈来愈多,导致了许多新药临床研究的目的发生转变,更多遇到的情形是要确认新药的临床疗效是否不差于或者相当于标准的有效药物,因而非劣效性/等效性试验在新药临床试验中占有较大的比例。为此,本文主要根据国际上实施非劣效性/等效性试验的原则和要求,对相应的一些统计学事项进行论述。结合有关的事例,作者较为系统地介绍了临床非劣效性/等效性界值的确定、统计学推断的假设检验和可信区间方法、样本含量及检验效能的计算等。就实际应用中的有关问题,作者还提出进一步的建议和讨论。相信这对于加强生物统计学在我国临床试验中的正确应用,推动我国临床试验与国际的接轨具有重要的现实意义。
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临床试验Williams设计中样本含量的估算方法
在临床试验中,2组交叉设计应用已相当广泛,其样本含量估算方法也被研究者所熟悉.多组交叉试验由Williams首先提出,因此被称为Wil-lianas设计.本文介绍基于Williams设计的样本含量估算方法,并提供示例分析,供研究者参考使用.
关键词: 样本含量 Williams设计 临床试验 -
从安全性评价角度探讨药物临床试验的样本含量
本文从安全性评价角度介绍了药物临床试验样本含量的确定,并讨论与其相关的一些问题.
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探讨药物临床试验中样本含量及相关问题
本文从有效性评价角度介绍了药物临床试验样本含量的确定,并讨论与其相关的一些问题.