Category Archive for: 临床研究

逻辑回归

逻辑回归家庭作业帮助 线性和非线性回归方法通常应用于基础科学。评估各种因素对单个二进制结果的相对贡献的临床研究,例如死亡或疾病的存在或不存在,通常采用逻辑回归方法。 我们对生物效应及其决定因素的大部分理解是通过统计回归分析获得的。线性和非线性回归方法常用于基础科学。评估各种因素对单个二进制结果(如存在或不存在死亡或疾病)的相对贡献的临床研究通常采用逻辑回归方法。本文的目的是提供一个足够的介绍,以允许不熟悉回归方法的临床医生了解和解释其结果。我们将首先描述线性回归技术,以呈现基本概念。因此,随着心胸外科医生的重要性和越来越多的使用,我们将考虑更长的逻辑回归。逻辑回归中涉及的计算很复杂,但目前可用的个人计算机和普遍存在的统计软件已经为几乎所有临床医师的桌面提供了执行分析的能力。因此,很难找到最近不包含至少一个使用这种技术的报告的医学期刊。图1显示了在过去十年中出现在三个胸外科杂志中的研究中逻辑回归的使用越来越多。在描述逻辑回归后,我们将介绍一个说明该技术的临床示例。 简单线性回归术语“回归”起源于19世纪统计学家弗朗西斯·加尔顿(Francis Galton)。他用它来形容他的观察,认为小父亲的儿子往往更高一些,父亲的儿子更短,使儿子的身高“倒退”到所有男人的平均身高。加尔顿的朋友卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)为已经被称为“回归分析”的数学基础开发了一种用于描述和量化两个或多个变量之间关系的统计技术。在线性回归中,术语“简单”是指只有两个变量相关的事实。因此,该技术被认为是双变量的。术语“线性”表示该关系可以用直线描述。变量之间的关系是变化之一,也就是说,随着一个变量的大小增加或减小,另一个变量也在变化。 一定条件下。首先,因变量必须是连续的;也就是说,它必须以数字量表(例如血压,年龄)来衡量。第二,变量之间的关系是功能依赖之一。这意味着通常绘制在xy图的y或垂直轴上的因变量由x或水平轴上绘制的独立变量确定或是其函数。第三,x变量的值被规定或测量具有可忽略的误差,而y变量的值被假定为来自正态分布的群体的随机样本。此外,x的每个值的y值的标准偏差是相同的。我们不会考虑为数据集拟合直线所需的计算,让我们的计算机软件做数学。相反,我们将专注于计算机输出,以及它告诉我们有关依赖变量和独立变量之间的关系。几乎所有的统计软件包将执行简单的线性回归,并产生我们寻求的信息。这些值的标签可能不同,但通常在软件文档中定义。我们将使用常用术语来描述这些值。简单线性回归中的计算机输出包含四类信息。第一个是定义直线的信息,该直线最适合描述或“适合”独立变量的每个值的因变量的值。第二个是衡量两个变量在我们可用数据中的相关性。第三个告诉我们,我们的数据虽然表现出关系,但是从实际上并不存在这样的关系的人口来看,它们的可能性是多少。第四类信息包含回归线及其系数的变异性的估计,称为标准误差,以及用于计算统计学显着性的一些值。对于本文中追求的回归的直观理解,这些信息不是必需的,但感兴趣的读者将会对这些事情进行彻底的讨论。我们将详细考虑前三类信息。确定y在x上的回归的线由两个系数确定。第一个系数,y截距是y的值,其中x等于0.第二个系数是线的斜率或每x单位变化的y的变化 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的泛化。它描述了两个或多个独立变量和单个因变量之间的关系。对简单线性回归中所需数据的性质的相同约束适用。可以通过将垂直于另外两个轴投影的第三(z)轴转换到xy图的平面来将两个独立变量和单个因变量的曲线图形化。回归定义三维空间中的一个平面,其中一个维度为因变量,一个维度分别用于两个独立变量。该平面上的任何点都标识了两个独立变量的相应值的因变量的值。可应用的独立变量的数量不受多元回归分析的限制。三个或更多个独立变量可以确定因变量的值,但是我们的三维空间排除了这种关系的绘制。然而,这些关系是有效的。许多相同的计算机生成的多元回归结果与简单回归生成的结果相同。他们的解释也是类似的。对于y截距和每个独立变量产生回归系数。每个独立变量的回归系数表示自变量中单位变化的因变量变化,其他独立变量保持不变。因变量与所有独立变量之间的关系的强度由确定系数R2给出。正如简单回归一样,R2测量由回归分析的因变量变异百分比。计算机输出也可能产生一个称为“调整后的R2”的值。加上多个独立变量会增加R2,而不考虑附加变量对因变量的影响。调整是为额外变量支付的“价格”,并通过产生更好的总体估计来纠正这种通货膨胀。就像在简单回归中一样,为回归系数生成t统计量,p值和置信区间,以测试它们是否与0显着不同。

保健品质

保健品质家庭作业帮助 医学研究所将医疗保健质量定义为“个人和人群的医疗保健服务的程度增加了所需健康结果的可能性,并符合当前的专业知识。” 了解质量测量 儿童保健品质工具箱 儿童健康工具箱包含评估儿童保健质量的概念,提示和工具。 什么是质量 医学研究所将医疗保健质量定义为“个人和人群的医疗保健服务的程度增加了所需健康结果的可能性,并符合当前的专业知识。” 质量域名 医学研究所进一步将质量定义为具有以下属性或域: 医学研究所(IOM)域名 有效性关于在科学证据的支持下提供护理流程和实现成果。 效率。关于最大限度地提供所提供卫生保健资源的可比较单位的质量或为给定的医疗保健资源单位所获得的健康益处单位。 公平。关于为那些可能不同于其临床状况或护理偏好的个人特征提供同等质量的医疗保健。 以患者为中心满足患者的需求和偏好,并提供教育和支持。 安全。与实际或潜在的身体伤害有关。 及时性关于获得所需的护理,同时最小化延误。 该工具箱中包含的“儿童保健质量指标一览”矩阵为儿童质量测量集中包含的领域提供了一些指导。重要的是要注意,一些测量集包括多个域的测量。 优质的医疗保健意味着在正确的时间以正确的方式,为正确的人做正确的事情,并取得最好的结果。 这个国家的医疗保健质量有所不同。例如,一些健康计划和医生比其他人更好地帮助你保持健康,如果你生病,让你更好。研究表明,美国人想要和重视高质量的医疗保健。这是一件好事。因为当您做出最好的保健选择,您最有可能获得最好的结果。那么当涉及卫生保健计划,医生,护理,医院和长期护理方面的重大卫生保健决策时,您可以告诉哪些选择提供优质的保健服务,哪些不是? 我们应该关心医疗质量有几个原因。一个是医疗保健比大多数其他商品或服务对人们来说更为重要,我们对确保医疗保健系统工作也很有集体的兴趣。质量差的后果是可怕的。另一个原因是我们单独和集体地花费大量的医疗费用(和健康保险来减轻成本不确定性),而且这些费用随着时间的推移比其他经济部门的成本要快得多。融资上涨的医疗费用具有挑战性,需要对家庭和政府进行困难的权衡,而支付账单的人们很有希望知道他们是否获得了良好的收益。医疗保健也是非常复杂和专业的,所以我们大多数人不知道当我们需要医疗保健或者我们是否得到适当或最佳的治疗时会期待什么。关于医疗保健绩效的客观指标可以帮助个人进行自己的医疗保健决策,为国家和国家对医疗保健计划和投资的政策讨论提供背景,并指出系统的改进在哪里和如何。 更加了解的是成本方面。在如何衡量国家卫生保健金融资源方面有相当广泛的一致意见,而且在美国和其他许多国家,政府一贯的衡量标准是衡量经济产出的一部分。数据不完善,但是我们非常了解我们为医院,医生,处方和其他服务总共花费多少钱;谁在花钱这一切如何改变加班。统计数字清楚地显示,美国的医疗保健费用比任何其他国家每人都多,占经济比重。 在衡量医疗保健人员的有效性和质量方面,情况并不明确。医疗系统庞大,许多产品 – 成功的诊断和治疗,疼痛管理和预防性服务的提供 – 但没有明确的方法来统计收益。认证机构,监管机构,付款人和医疗服务提供者本身已经开发了提供者质量措施的数量来衡量具体的实践和绩效。事实上,最近几个报告(由医学和双年度政策中心等)处理质量测量,强调了与报告大量现行措施和有时对类似措施不一致的要求有关的负担。最近的凯撒家庭基金会/英联邦基金调查发现,一半的初级保健医生说,质量措施的扩散来评估他们的表现,对护理质量有负面影响。 homeworkchina.com承诺你的医学学术生涯需要充分的关注,你的眼睛在你的奖金和漫长的时间,无情的学习。如果你全班和小孩一起上学,那么这个任务难度很大。 homeworkchina.com承诺是我们向所有寻求帮助的人提供医疗保健作业帮助的方式,并在家庭负担得起的预算内进行。由于您将有充满临床研究,实验室工作和视频培训的日子,我们的服务是灵活的。 当您在短时间内需要准确,廉价和无剽窃的医疗保健作业帮助时,让我们的专业写作小组参与您的项目,同时专注于成为您一直想要的护士或医疗专业人士。

伦理和负责任的研究行为

伦理和负责任的研究行为家庭作业帮助 负责任的研究(RCR)包括作为研究生涯的一部分的大部分专业活动。根据联邦机构的定义,RCR包括以下九个方面: 合作科学 合作以各种形式进行,包括研究人员借用和借出用品,资源和设备;寻求不同学科专家的投入;并与具有相似背景或知识领域的同事进行合作,以获得新鲜的想法和能力。 利益冲突和承诺 利益冲突或承诺不是固有的消极的;相反,冲突的管理方式很重要。 数据采集,管理,分享和所有权 该网站被设计为查看和检索与心理科学相关的共享数据存档的中心位置。 人类研究保护 人类参与者的研究在促进生物医学,行为和社会科学知识方面发挥着核心作用。 实验动物福利 APA通过实施保持科学研究的完整性并维持这种动物的福利的政策和法规,已经并且继续支持改进实验室动物福利的努力。 指导 指导一位经验不足的研究人员是所有科学家的专业责任。导师的最终目标是建立作为独立研究员的实习生。 同行评审 积极的同行评议有助于增加资金机会,学术进步和良好的信誉。 出版作业和责任作者 虽然研究人员可以通过许多不同的渠道传播他们的发现,结果最有可能作为一篇学术期刊的文章发表。 研究不端行为 机构应制定程序,以便对研究完整性(ORI)办公室的不当行为进行调查和适当的报告调查结果。他们也应该有保护举报人和被告的政策,直到作出决定。 OCPD代表UCSF组合的基础科学研究生课程,协调题为“伦理与责任行为研究”(RCR)的年度课程。本课程被指定为“BMS 214”,符合NIH对所有研究生所要求的责任行为研究培训的要求。每个春季季节,任务湾和帕纳苏斯均提供课程。 研究重点是责任行为的正式指导 科学界和广大社会人士正确地期待在制定,实施和报告科学研究方面坚持诚实守信的标准。尽管在NIH教授RCR超过15年,但报告的研究不端行为案件的发生率一直在增加。这不是NIH独有的,但似乎是全国各地学术界的一般趋势。 为了提高研究伦理重要性的沟通,NIH的培训正在从重点放在课堂讲座上,劝阻研究不端行为和可疑的研究实践,并将道德伦理作为做好科学的基础。换句话说,我们正在从教室和研究环境中转移关于道德和科学的谈话。我们认为,我们的科学家的榜样应该作为伦理科学和研究伦理学的典范,作为NIH文化的内在和重要的方面,对培养下一代独立研究人员至关重要。 负责任的研究行为(RCR)培训是USC致力于在整个研究团体(包括学生,教师和员工)中保持尽可能高的诚信标准的一个方面,这反映在USC的道德准则中。负责任的研究行为表明在研究行为方面具有良好的公民资格。教师,学生和工作人员诚实,准确,客观地报告他们的工作,有助于维持公众对研究的信任,并有助于向后代的学者传达研究的伦理学。 谁需要完成RCR培训? 国家科学基金资助的所有学生(包括本科生,研究生和博士后)必须完成“责任行为研究”课程。学生支持某些NIH计划,包括培训补助金,也需要完成RCR培训。 USC有两种形式的RCR培训:在线和在教室里。两种类型的培训都向学生介绍了道德行为研究的原则。学生面临潜在的道德困境,并就如何利用RCR的原则来解决这些难题提供指导。 在homeworkchina.com,我们为您提供有关您的家庭作业和项目帮助的道德和负责任的研究的解决方案。我们为您提供所有学生需要获得良好效果的所有NIH要求。来自澳大利亚,美国,阿联酋和加拿大等国家的学生已经利用我们的服务获得最高成绩。我们以您选择的引用格式免费提供抄袭,高品质的笔记。

临床研究指导研究/独立研究

临床研究指导研究/独立研究家庭作业帮助 为了增加课程的广度和灵活性,许多部门提供指定研究/独立研究的课程。希望通常在一定期限内提供或不提供课程的学生应接近课程通常会下降的导师,以讨论指导性研究/独立研究的可能性。如果教练同意,可能需要学生提出书面提案,指定要进行的阅读和/或研究,用于分级目的的报告或测试,每周的会议次数,授予的学分数等。 程序 学生应该接受并完成指导性研究/独立研究表格,可在注册服务机构办公室获取。填妥的表格应退还给注册服务机构。 限制 指导性研究/独立研究课程可能不会用于替代失败的课程。 指导研究/独立学习课程不得用于课程替代。 所有指导性研究/独立学习课程必须获得相关部门主管的批准。 独立学习,指导性研究和定向研究课程为本科生提供了机会 – 在教师领域的监督下进行调查,并通过课程中通过认可课程普遍提供的兴趣课程。 这些课程按课程编号分列在课程中。 指导性学习课程的编号范围为3840-3849。 独立学习课程的编号范围为3850-3859。 本科研究课程的编号范围为3860-3864(校内研究)和3965-3869(实地研究)。 希望参加独立学习,定向学习和定向研究课程的学生必须获得一定的批准才能这样做。建议在学校内独立学习,指导学习和指导研究课程的学生必须获得学生学校和提供课程的学校的批准。 在学校一级界定了独立研究,指导性研究和指导性研究课程的具体政策。有关更多信息,请参阅本科目录。 高级研究硕士(MAS)在临床研究中提供了广泛的临床研究方法课程,并将课堂教学与实践培训相结合,为学生提供有效,可靠的研究所需的知识和技能。连接学术和专业科学界,该计划适用于医生,药剂师,高级培训护士,心理学家和生物医药公司,医院和药店的生物医学科学家。该计划的目标是通过模块化的教学方法,全年的时间表,以及由轨道组织的一般选修课程,来适应学生的不同需求。 临床研究硕士是一个自我支持学位课程,具有灵活的课程安排,专为工作专业人士和学者设计。该计划可以兼职或全职工作。加州大学圣地亚哥分校研究生部门授权MAS和加州大学圣地亚哥分校医学院的医学系负责课程的学术管理。加州圣地亚哥扩展研究和公共项目管理该计划,并提供学生咨询和职业咨询服务。

生物标志物研究的设计与分析

生物标志物研究的设计与分析家庭作业帮助 即使个性化肿瘤学被广泛认为是迫在眉睫的现实,但目前根据预测性生物标志物,很少使用抗癌药物[1]。此外,尽管分子生物学取得了显着进步,但大多数抗癌药物的临床发展仍然基于常规随机研究,旨在检测未选择患者的统计学显着临床益处。这个事实的几个因素,包括癌症的复杂性,但可能一个主要原因是缺乏发现候选生物标志物的有效方法。实际上,对生物标志物验证[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]和[10]在生物标志物开发中。然而,这些资源和耗时的程序不能适用于每个候选人。因此,与经典药物开发类似,I期和II期试验选择哪些候选人应进行进一步测试,需要明确定义的方法来确定应该推进到验证的最有希望的候选生物标志物。 没有这种方法对癌症研究有相关的影响,包括不能识别强有力的候选人的探索性研究的扩散;无法比较研究中的生物标志物,并选择最可靠的结果;最重要的是,在许多抗癌药物的临床开发中没有固体生物标志物鉴定程序。这导致许多接受药物的患者不会使他们受益;而一些可能对某些特定患者有效的药物将永远不会被注册,因为我们无法识别这些目标群体。 生物标志物的缺乏降低了许多抗癌药物的功效,从细胞毒性化疗到抗血管生成。然而,由于预测性生物标志物代表每种药物的作用和抗性特征的分子机制的功能存在或不存在,似乎合理的假设所有药物应具有预测性生物标志物,并且可以使用适当的策略来鉴定这些标记。此外,生物标志物的发现允许了解这种敏感性和抗性的机制,并且开发改进的治疗策略来克服抗性,例如MEK抑制剂和BRAF抑制剂用于黑素瘤的组合[11]或新一代EGFR的设计[12 ]或ALK抑制剂[13]用于肺癌。相反,缺乏生物标志物阻碍了这种发展,以及对不同肿瘤类型中已知的生物标志物的验证。 尽管有这些缺点,一些优秀的生物标志物已被成功纳入标准的肿瘤学实践中,将未选择的患者的有效功效药物转化为我们治疗性武库的核心元素。本手稿重新审视了这些生物标志物的鉴定方法,借鉴了这些成功经验,提出了一个方法论框架,“设计指南”来规范和扩大这一关键领域。 方法 使用已发表的文献[14]和开放获取的互联网资源[15],我们确定了常规用于为实体瘤患者开展靶向药物的预测性生物标志物。我们回顾了从临床和临床前的观点来看每个生物标志物的鉴定(表1)。结果由经验丰富的多个领域生物标志物研究专家组成的小组进行了分析,包括:医学和放射肿瘤学,病理学,分子肿瘤学,癌症免疫学,癌症遗传学,临床生物化学,研究护理,研究伦理和生物统计学。小组还讨论了监管和伦理环境如何进一步支持生物标志物的发展。 大量统计分析的基本目标是确定对结果重要的因素。无论使用简单的双样本t检验,更复杂的广义线性模型或多变量分析方法(如主成分分析,因子分析和判别分析),目标是确定结果是否受到可测量协变量的影响。对于肿瘤学研究,生物标志物已经成为重要的协变量,因为生物标志物鉴定可以导致靶向治疗,从而成为个性化癌症治疗的第一步。由于生物标志物作为临床结果的预后和预测因素进行了探索,因此了解生物标志物验证的常见统计学问题非常重要。 像任何其他基于统计学方法的验证过程一样,生物标志物验证必须从反映真实生物关系的那些机会中辨别出偶然发生的关联。如Genser等人所述,大多数研究人员使用统计学显着性水平来确定分析结果(即p值)是否可能是机会的结果[1]。心室相关性和多重性是计算分析适当p值的两个主要因素,因此是生物标志物验证的两个重要因素。由于多个潜在生物标志物的调查或由于多个终点或反应措施的调查,多重性可能是一个问题。具有多个端点的研究需要对每个比较显着性水平,结果优先级或复合终点的开发进行多次测试校正。许多用于评估生物标志物的预后或预测价值的研究是回顾性病例对照研究,其携带回顾性观察性研究固有的典型行李,如选择偏倚。本文的目的是讨论在生物标志物研究的设计和分析中应该解决的四个重要的统计问题。 生物标志物验证的主要统计关注在很大程度上不是数据分析新手。评估单个生物标志物是否与诸如肿瘤反应的临床结果相关联与评估吸烟是否与肺癌相关并因此具有许多相同的固有问题没有什么不同。回顾性生物标志物研究可能患有选择偏倚,与任何回顾性观察研究相同。纵向生物标志物研究(即,每个受试者的多次观察)需要与任何其他统计建模练习相关的内在关系。然而,出现独特的细微差别,因为多样性可能不仅是由于子集分析而由多次比较引起的典型推理多重性,而且还是由大量候选生物标志物的调查引起的。候选基因的数量在生物标志物发现阶段相当大,成千上万。

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