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  • 原标题:平台型临床试验 Platform Trials随着肿瘤精准治疗的不断发展,新的靶向治疗药物层出不穷,急需提高临床研究的效率。也是在这样的背景下出现了创新的伞式研究(Umbrella Trials)和篮式研究(Basket Trials)..

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科研搜索: Trials 研究 治疗 药物 试验 标志物 平台 患者 生物 对照组 科研资讯: Trials 研究 治疗 药物 试验 标志物 平台 患者 生物 对照组
  • 原标题:“以患者为中心”,不谈口号谈落地|线上学院课程预告“以患者为中心”已经势不可挡 ž 随着“4+7” 带量采购扩围、新版医保目录发布、患者疾病知识面不断丰富…当代患者已由传统的接受者转化为决策者,对自..

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科研搜索: 口号 患者 赛诺菲 课程 数字化 转型 徐旭峰 医疗 战略型 Patient 赛诺菲 患者 徐旭峰 解决方案 医疗 科研资讯: 口号 患者 赛诺菲 课程 数字化 转型 徐旭峰 医疗 战略型 Patient 赛诺菲 患者 徐旭峰 解决方案 医疗
  • 原标题:再谈医学洞见CMAC学院近期举办多期关于“医学洞见”的公开课和企业内训,得到很好的反馈,也了解到了MSL&MA同事的很多困惑,现小编对常见问题做整理并做了归纳,希望可以给大家带来启发。 一.医学洞见内涵 ..

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科研搜索: 临床 医学 治疗 观点 Patient 事务 肿瘤 患者 机会 Journey 医学 临床洞见 普药 肿瘤 临床医生 科研资讯: 临床 医学 治疗 观点 Patient 事务 肿瘤 患者 机会 Journey 医学 临床洞见 普药 肿瘤 临床医生
  • 原标题:以患者需求为中心更富内涵!“4+7新政下以患者为中心高峰论坛”于12月6~7日在上海成功举办,有300 多位医学专家和药企医学同仁参会,共同探讨和分享“以患者为中心”理念和实践。梳理近两年的医药新政,政策..

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  • 作者:李侗桐;审稿:张耀文 是否要建立预测模型? 预测模型是基于变量之间的相关关系,通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量(预测变量或解释变量)预测因变量(应答变量或结局变量)..

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  • 一、问题与数据研究者想研究不同静坐时长的健康男性中血胆固醇水平差异,故招募100名研究对象询问其每天静坐时长(time),并检测其血液中胆固醇水平(cholesterol),部分数据如图1。研究者该如何绘图展示这两者间..

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  • 论文的讨论部分旨在阐明研究结果的重要性,突出说明与本研究问题有关的现有进展,并解释研究成果对本学科的推动作用。优秀的讨论内容应该可以清晰说明研究的重要发现和研究意义,本研究和其他研究相比的优势和劣势,..

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  • 2011年,NEJM曾总结过ClinicalTrials.gov上近2200项临床试验结果的特征[1],近日,NEJM刊登了一篇文章,对提交到ClinicalTrials.gov上的临床试验的研究结果再次进行了总结。ClinicalTrials.gov是由美国卫生研究所(NI..

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  • 作者:李侗桐;审稿:张耀文 上节课程中,我们讲解了两个变量的相关性分析时,应该如何选择统计方法(详见:要做相关性分析,该如何选择正确的统计方法?),今天我们接着讲解,涉及到三个及以上变量的相关性分析,..

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  • 一、问题与数据研究者想研究45-65岁不同性别人群中静坐时长和血胆固醇水平的关系,分别招募50名男性和女性(gender)询问其每天静坐时长(time,分钟),并检测其血液中胆固醇水平(cholesterol, mmol/L),部分数..

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  • 作者:邬娜;审稿:张耀文 在很多人看来,参数检验似乎是统计方法的“主流”,而非参数检验往往被当成“非主流”。大家似乎更喜欢用t检验、方差分析这样的参数检验。即使在数据不满足正态分布的条件下,仍然有使用..

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  • 在声誉高的期刊上发表论文可以获得极大的个人成就感,作者还可以因此获得行业尊敬。那么一篇优秀的医学论文应该是什么样的呢,各部分内容应该怎么撰写。有研究者进行了总结[1],希望一些关键点能够帮助到你。 一个..

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  • 作者:李侗桐;审稿:张耀文 确定是要分析不同因素间的相关性? 相关性分析主要用于:(1)判断两个或多个变量之间的统计学关联;(2)如果存在关联,进一步分析关联强度和方向。 那么,什么样的研究可以进行相关..

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  • 一、问题与数据研究者想研究学历与生活幸福指数间的关系,招募31名研究对象询问其学历水平(group)并测量生活幸福指数(Index)。学历水平分为4组,包括高中及以下、本科、硕士和博士。生活幸福指数满分为100分,得..

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  • 内容来自:“小白学统计”微信公众号,感谢作者授权。 不少人可能对方差齐性检验不是很重视,觉得正态性可能更重要,但其实方差齐性的重要程度可能更大,因为它可能会让你的标准误发生很大变化,从而导致结论的变化..

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