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异质性评价的概念,在Meta研究中较常见,但是只有在Meta研究中应用吗?不是的。 在以患者为中心的结局研究日益受关注的背景下,人们越来越需要更充分的证据来说明同一干预或治疗在不同患者中可能产生的反应差异,这被称为处理效应的异质性(heterogeneity of treatment effect,
新乡医学院在今年6月份,已经更名为河南医药大学了,今年也看到不少他们的文章。 最近,新乡医学院第一附属医院学者团队联合首都医科大学学者在柳叶刀子刊《Eclinicalmedicine》(医学一区,IF=10.0)发表最新研究,比较在缺血性卒中或短暂性脑缺血发作(T
用公共数据库的数据进行二次分析,确实省时省力。但要想得出有意义的研究结果,还是得多探索多学习。 前段时间,顶级期刊新英格兰医学杂志子刊《NEJM循证》发表了一篇公共数据挖掘的文章的评论文章,深入分析了该项研究在解决公共数据库挖掘过程中面临的数据回忆偏倚、数据缺失以及不同随访时间差异处理等问题上采取的
在该项研究中,研究团队使用了去身份化电子健康记录(EHR)数据,纳入老年患者。 本研究旨在基于8种机器学习法和SHAP法,构建可解释机器学习预测模型,以评估风险因素并预测老年心合并高血压患者的住院死亡率。 √缺失数据的处理 研究中所有变量的缺失数据比例均保持在30%以下,使用K-最近邻(KNN)分类算法对缺失数据进行处理。 √变量筛选 使用LASSO法在44个变量中筛选出9个最佳预测因子,包括年龄、住院时间(LOS)、中性粒细胞(Neu)、尿素、Cl、活化部分凝血活酶时间(APTT)、白细胞(LEU)、白蛋白和HDL胆固醇。
在课题申报时加上“促销词”,不仅更容易中标,获取的资助金额也会增加! 与我们先前报道过的一篇发表在知名期刊《美国国家科学院院报》(PNAS)的文章结论一致,使用“促销型”语言写科研申请材料,更容易获得资助。
恭喜!《柳叶刀》杂志创刊200多年来,首次刊登中草药多中心临床研究!此研究由复旦大学宋莉莉教授和Craig Anderson教授团队,广东省中医院郭建文教授团队共同完成。 11月13日,医学顶刊《Lancet》
SHAP法作为一个强有力的工具,能帮助我们理解模型的输出,告诉我们每一个特征对预测结果的影响。 可以说,无论是复杂的深度学习模型,还是简单的回归模型,SHAP都能给出解释。 先前我们介绍了SHAP的理论背景,今天来上点干货,开启我们系列文章的第二篇:SHAP分析之可视化及其可视化图
昨天,我们报道了首篇发表在医学顶刊《柳叶刀》的中草药多中心临床研究。 Lancet重磅!首次刊登中草药临床研究,中国学者喜提咖位,还是个阴性结果 文章发表之后,引起了热议。有学友就问:郑老师,这篇中药研究阴性结果为什么能发在Lancet? 今天我们针对这个问题探讨一下。
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