在SPSS软件中实现1:1倾向性评分匹配(PSM)分析
谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的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的，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
Logistic回归、决策树和支持向量机介绍
在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论范围
CSDN - 回归，支持向量机 - 2015-12-02
从一名医生的角度谈谈对人工智能的理解
我们医生在做临床研究的时候，会接触到诸如t检验、方差分析、各种回归建模等常见的统计方法，这些方法在医咖会的SPSS全套教程（【合集】75篇SPSS统计操作教
医咖会 - 人工智能 - 2019-12-11
早发型新生儿败血症预后不良风险评估模型构建及其应用效果
构建早发型新生儿败血症预后不良风险评估模型，以期为临床预防护理提供参考。方法 选取医院2020年12月—2021年12月收治的早发型新生儿败血症患儿共118例，根据患儿预后将其分为对照组（
护理实践与研究 - 新生儿败血症 - 2023-01-15
SCI REP：吸烟和饮酒与食管鳞状细胞癌风险之间的关系！
总之，在男性中，饮酒与食管鳞状细胞癌风险之间存在剂量反应关系，这种关系在吸烟者中尤为明显。
MedSci原创 - 吸烟，饮酒，食管癌 - 2017-12-09
危险隐藏在睡眠不足？大数据揭示睡眠时长与非酒精性脂肪性肝病之间的联系
该研究基于2008~2018年北京市城区年龄≥18岁人群的体检资料，探究睡眠时长与非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)之间的关联。
美年健康研究院 - 非酒精性脂肪性肝病，睡眠时长 - 2023-11-08
Neurology：肥胖与脑老化的MRI标记相关
在这个多样化的样本中，早年的肥胖与晚年整体灰质减少有关。未来的研究有必要阐明因果关系并探索大脑区域特定的关联。
MedSci原创 - 肥胖，脑老化，MRI标记 - 2019-07-25
Chest：建立风险预测模型以估算考虑活检肺结节的恶性概率
这项研究开发了8个模型，用于帮助表征被临床医生认为高危推荐活检的PNs。
MedSci原创 - 肺结节，风险预测模型，肺癌 - 2019-04-02
癫痫患儿临床特点、预后康复影响因素分析及干预对策
护理人员应提高对上述因素指标重视，制订针对性护理计划，完善护理措施，减少不良因素的同时，改善预后效果。
齐鲁护理杂志 - 癫痫 - 2022-12-01
如何建立医疗风险预警系统 降低风险发生
在美国，每年有数万名患者死于可以预防的安全事件或严重医疗差错，神经外科尤为突出。那么神经外科如何建立医疗风险预警系统？
中国卫生质量杂志 - 预警系统，医疗风险，医疗差错 - 2017-11-03
MIT用AI可通过咳嗽声来识别新冠肺炎，对无症状者准确率达100%
早在今年4月份，麻省理工学院Auto-ID Labs研究小组研发了一个基于语音的新冠肺炎AI检测工具——Sigma。Sigma可以“听”出健康人和新冠肺
MedSci原创 - 新冠肺炎 - 2020-11-07
SUDAAN统计分析软件：在调查研究中复杂抽样中的应用
SUDAAN(Survey Data Analysis)统计软件是专门针对流行病学调查中复杂抽样的数据进行数据分析的统计学软件包，它可以对调查数据通过加权的方式进行统计学校正，从而提高了分析结果的精确度。该软件是美国北卡三角研究所(Research Triangle Institute in Cary，NC)于上世纪70年代研制开发的一种统计分析软件。该软件经过不断发展和改进，目前版本为SUD
MedSci原创 - 软件，统计，SUDAAN，调查，抽样 - 2014-05-05
运用复杂抽样分析模型对多阶段随机抽样资料分析的流行病学原理
多阶段抽样也称多级抽样、多阶抽样、套抽样，是在抽取样本时，分为两个或两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样调查方法，属于复杂抽样的一种。随着复杂抽样技术尤其是多阶段抽样在大型流行病学现况调查中不断推广应用，针对其所得样本，即复杂样本的统计分析方法也日益受到关注。目前适用的统计分析方法大致分为两类：一是随机化推断模式[1]；二是基于模型的分析模式[2]。尽管国内大型的多阶段抽样调查比比皆是
MedSci原创 - 随机抽样，抽样 - 2014-05-05
大牛笔记：机器学习算法概览
机器学习（Machine Learning， ML）是什么，作为一个MLer，经常难以向大家解释何为ML。久而久之，发现要理解或解释机器学习是什么，可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。对于MLers，理解ML解决的问题的类型也有助于我们更好的准备数据和选择算法。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学，经常会去看一些入门书，比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统
CSDN - 机器学习 - 2016-03-10
为您找到相关结果约500个
