回归分析方法大杂谈——Weibull回归
前面也简单说了，在生存分析中，cox回归几乎是一统江湖。然而，这并不是说生存的预后分析中，就只有cox回归了。
小白学统计 - 回归分析 - 2018-11-15
Commun Biol：基于表观遗传因子表达的泛癌AI模型可准确预测多种癌症类型患者预后
研究团队根据表观遗传因子的基因表达模式对24种TCGA成人癌症类型中的原发性肿瘤进行分组，与癌症分级和分期等传统方法相比，这些分组能够更好地预测各种癌症类型患者的预后。
测序中国 - 原发性肿瘤，泛癌AI模型，表观遗传因子 - 2023-12-07
详解“血气分析”，每个医生都要会
导读：血气分析可以了解氧气的供应和酸碱平衡状况，是抢救危重病人和手术中监护的重要指标之一。有采自于动脉和静脉血两种，但静脉血不能反映氧和情况，临床上常用动脉血。
医学之声 - 血气分析 - 2017-06-19
SPSS 10.0高级教程十一：相关分析
在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程： Bivariate过程 此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参
生物谷 - SPSS，教程，统计 - 2012-04-12
刘士远：人才缺失、数据库建立与商业化是影响医学影像AI的三大要素
早在2016年至2017年期间，影像AI产品主要集中的病种有糖网和肺结节，2018年逐渐扩大病种范围，包括骨龄、乳腺、脑出血、骨折等等。
亿欧 - 医学影像，商业化，AI - 2020-09-02
有序回归的SPSS分析与解释
等级回归分析对应的英文为“ordinal regression”，也称有序回归，以等级变量做因变量建立模型来预测危险发生的概率，因变量中各个类别要按不同程度的顺序取值。第一步：调用界面：分析---回归---有序 选择变量做因变量、因子、协变量。
MedSci原创 - SPSS，有序回归 - 2017-05-30
胸椎硬膜外脓肿误诊两例分析
女，24岁。因胸背部疼痛1周伴双下肢麻木乏力24h急诊入院。患者1周前无明显诱因出现胸背部酸痛，未予重视，后背部出现一鸡蛋大小包块（图1a），触之疼痛，无红肿发热，予热敷及中药贴外敷治疗后自觉症状好转，续之出现间断性发热，夜间为重，自测体温最高达39.0℃，伴畏寒、恶心呕吐。遂就诊当地医院，胸部CT检查未见异常，考虑痈，给予对症治疗后未见好转。1d前患者出现双足麻木乏力，二便障碍，同时双下肢无法活
临床误诊误治 - 胸椎，硬膜外，脓肿 - 2019-04-16
病例分析：脊柱痛风石压迫脊髓
患者张某，痛风、糖尿病、高血压病史10余年，5年前开始出现全身多发痛风石，上个月来院就诊，予住院处理。入院第2天出现感觉障碍平面上升，伴有右肩背部、上臂外侧疼痛。查体后考虑颈胸段脊髓、神经根存在压迫，建议做双源CT确诊，确诊后尽早手术解除脊髓压迫。
医学之声 - 脊柱，痛风石，脊髓 - 2019-07-23
临床试验失败常见原因分析
2011-2012年共有148项II期临床试验宣布失败（包括已上市药物新适应症的I/II期研究），其中105项报告了失败原因，55%是由于疗效不足（Efficacy），28%是由于安全性问题（Safety
MedSci原创 - 临床试验，失败 - 2014-01-03
2013年全球新药研发概况分析
创新型新药的开发一直都是各个公司关注的焦点。当前，随着新药研发难度和成本的逐渐增加，以及各主要疾病领域（如心脑血管系统疾病治疗药物等）产品竞争的愈发激烈，使得制药公司在新药研发领域的产品投入——产出比日渐下滑。选择何种产品开发模式，以及关注哪些疾病治疗领域以降低新药研发风险，增加产品盈收回报，也成为业内企业迫切需要解决的问题。国际知名咨询机构Citeline公
MedSci原创 - 新药，研发 - 2013-07-05
专家视点：Meta分析≠没有门槛
很多人对于Meta分析的初步印象是Meta分析就是一个简单的统计学检验，不用做试验也可以发文章，进而觉得Meta分析是没有门槛的。但这种理解比较片面。Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度，解决研究结果的不一致性。Meta分析过程实际上也是一个完整研究的过程，它是文献的量化综述，是以同一课题的
MedSci原创 - Meta分析，循证医学，荟萃分析，SCI - 2013-10-24
无创评估脑卒中损害的AI技术准确率达到92% 美国USC王炯炯团队在Stroke发表文章
近日，美国南加州大学（USC）Mark and Mary Stevens 神经影像与信息学研究所（INI）的研究人员正在研究一种替代方法，该方法使临床医生无需向患者注射造影剂即可评估脑卒中损害。该团队于2019年12月在《Stroke》杂志上的发表了题为《Deep Learning Detection of Penumbral Tissue on Arterial Spin Label
网络 - 2020-01-16
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