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<font color="red">SPSS</font><font color="red">进行</font><font color="red">病例</font><font color="red">对照</font><font color="red">研究</font><font color="red">的</font><font color="red">1</font>:<font color="red">1</font><font color="red">匹配分析</font>

SPSS进行病例对照研究1:1匹配分析

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医咖会 - SPSS,病例对照 - 2017-06-14

在<font color="red">SPSS</font>软件中实现<font color="red">1</font>:<font color="red">1</font>倾向性评分<font color="red">匹配</font>(PSM)<font color="red">分析</font>

SPSS软件中实现1:1倾向性评分匹配(PSM)分析

谈起临床研究,如何设立一个靠谱对照,有时候成为整个研究成败关键。对照设立一个非常重要原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验。众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。 但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensit

MedSci原创 - SPSS,倾向性评分 - 2017-05-21

使用<font color="red">SPSS</font>实现<font color="red">1</font>:<font color="red">1</font>倾向性评分<font color="red">匹配</font>(PSM)

使用SPSS实现1:1倾向性评分匹配(PSM)

谈起临床研究,如何设立一个靠谱对照,有时候成为整个研究成败关键。对照设立一个非常重要原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验。众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensity scor

医咖会 - SPSS,倾向性评分 - 2017-10-19

倾向评分<font color="red">匹配</font><font color="red">的</font><font color="red">SPSS</font>和R实现方法

倾向评分匹配SPSS和R实现方法

SPSS在22版和23版加入了倾向评分匹配方法,笔者多次操作,程序界面还算友好,现给大家展示一下,供初次使用者参考。如下图,一个数据,包括了id(病例唯一编码)、group(干预方法)、cf1-cf6(六个混杂因子)。     操作方法:1.点击“数据”-“倾向得分匹配”,如下图:      2.弹出下图对话框,组指示符选

临床流行病学和循证医学 - 倾向评分匹配,SPSS - 2018-09-26

倾向得分<font color="red">分析</font>---临床<font color="red">研究</font>中<font color="red">的</font>利器(<font color="red">SPSS</font>操作演示)

倾向得分分析---临床研究利器(SPSS操作演示)

关于因果分析四种前沿统计方法:样本选择模型,倾向值匹配(Propensity Score Matching, PSM)方法,匹配估计量,基于内核匹配法。随机对照实验(RCT)有很多限制,如费用、伦理学要求、操作困难、不适合发病率很低疾病;非随机对照实验(RCT)可以避免以上繁杂问题,但容易组间基线不齐,使之成为处理效应混杂因素,从而产生偏倚。解决方法一般是使用多变量分析

MedSci原创 - 倾向值分析,SPSS - 2015-06-01

图解:<font color="red">SPSS</font>用于倾向得分<font color="red">匹配</font>

图解:SPSS用于倾向得分匹配

本篇文章介绍如何使用SPSS进行11倾向性得分匹配,这里11是两个样本量相同组,可以分别命名为实验组和对照组;如果实验设计中,样本组数目多于两个(例如有实验组、对照组和空白组),那么需要用1:m倾向性得分匹配方法。两者理论基础其实是类似的,差异在于匹配数目不同。SPSS只能进行11倾向性得分匹配。后面草堂君会介绍如何使用SAS进行1:m倾向性得分匹配。 倾向性得分

MedSci原创 - SPSS,倾向得分匹配 - 2018-09-26

倾向评分<font color="red">匹配</font><font color="red">的</font><font color="red">SPSS</font>、R和Stata实现方法

倾向评分匹配SPSS、R和Stata实现方法

其中,(pscore)是在第二步中生成那个记录对象概率变量,noreplacement是一个选项,使得任何读了研究观察对象对照对象都具有唯一性,换言之,只能11匹配

MedSci原创 - 倾向评分匹配,SPSS - 2016-07-13

Digestive Endoscopy:抽吸凝血方法降低胃内镜黏膜下剥离术后迟发性出血<font color="red">的</font>风险

Digestive Endoscopy:抽吸凝血方法降低胃内镜黏膜下剥离术后迟发性出血风险

抽吸凝血法可有效减少内镜黏膜下剥离术后迟发性出血事件。

MedSci原创 - 内镜黏膜下剥离术,术后出血 - 2023-10-23

Circulation:球囊扩张型和自扩张型经导管主动脉瓣置换术<font color="red">的</font>优劣对比

Circulation:球囊扩张型和自扩张型经导管主动脉瓣置换术优劣对比

迄今为止,还没有任何随机研究对比经导管主动脉瓣置换术后个体采用可膨胀球囊(BE)或自膨胀(SE)经导管心脏瓣膜(THVs)各自结点效应。2013年1月-2015年12月,FRANCE-TAVI国家注册局共登记了12141位接受BE-THV(8038例)或SE-THV(4103)治疗先天性主动脉瓣狭窄患者。所有患者长期死亡率状态均有记录(中位时间20个月)。接受BE-THV治疗患者成功11

MedSci原创 - 球囊扩张型,自扩张型,经导管主动脉瓣置换术 - 2020-02-01

Front Immunol:非伤寒沙门氏菌病史与系统性红斑狼疮风险<font color="red">的</font>相关性<font color="red">研究</font>

Front Immunol:非伤寒沙门氏菌病史与系统性红斑狼疮风险相关性研究

系统性红斑狼疮(SLE)是5-64岁女性死亡前20位原因之一,暴露于NTS感染可能与SLE风险增加有关,并且风险随着NTS感染个体严重程度增加而增加。

MedSci原创 - 系统性红斑狼疮,非伤寒沙门氏菌 - 2022-01-21

乳房重建90 天时<font color="red">的</font>临床和健康相关生活质量结果

乳房重建90 天时临床和健康相关生活质量结果

在胸前放置组织扩张器进行两期植入性乳房重建可潜在地减少胸壁发病率和术后疼痛。

MedSci原创 - 乳房重建,乳房重建术,组织扩张器 - 2022-05-01

<font color="red">病例</font><font color="red">对照</font><font color="red">研究</font><font color="red">的</font>样本量计算(PASS软件)

病例对照研究样本量计算(PASS软件)

1、问题与数据 某研究者拟探讨吸烟与肺癌关系,考虑到年龄可能和肺癌发生有关,因此设计一项按照年龄1:1匹配病例对照研究。选择肺癌患者为病例组,并对于每一个病例研究对象,选择一个与其年龄差在±3岁以内非肺癌患者为对照研究对象。预期OR=2.0,对照组人群中吸烟率约为20%,设α=0.05,β=0.10。请问如何估计病例组和对照样本量? 2、对问题分析 研究设计为病例对照

MedSci原创 - 样本量,病例对照 - 2017-05-13

Stata:玩转倾向得分匹配统计方法(PSM)

倾向匹配分析(Propsensity matching analysis) 在医学中越来越常用,采用SPSS高版本也可以分析,但是灵活性不够,采用STATA更方便,现在详细如下:1、安装psmatch2 ssc install psmatch2,replace 2、导入数据,方法比较多,可以粘贴复制、也可以使用命令

MedSci原创 - stata,倾向得分配对 - 2018-09-26

NEJM:养老院入住者增多,医保支出增加

 在生命最后一年中,医疗保险支持占据了医保系统年度支出四分之一。在2000年和2012年之间,进入养老院医保死者百分比翻倍,从23%上升到47%。养老院支出则相应增加至原先五倍(从29亿美元上升至151亿美元)。进入养老院的人数持续性地上升,这一上升结果是否降低了临终支出仍旧未知。为了研究这其中联系,研究人员使用了双重差分跨时间匹配分析方法。 在2004年到2009

MedSci原创 - 临终照护,养老,医保 - 2015-05-11

SPSS进行配对logistic回归(条件logistic回归)分析

一、概述 对病例对照进行配比能控制影响实验效应主要非处理因素,可以提高统计分析效能,可分为1:11:n,m:n配对。SPSS中未提供专用配对logistic回归功能,通过变换,可以使用其他方法进行分析,常用就是带有分层Cox回归模型。给每一条记录一个虚拟生存时间,一般默认病例生存时间较对照组短,病例算事件发生,对照算作删失,把配对因素算作分层因素,消除配对因素影响。

MedSci原创 - SPSS,回归 - 2014-05-06

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