Als «clinical-trials» getaggte Fragen

Klinische Studien sind Studien, mit denen die Sicherheit und Wirksamkeit neuer klinischer Interventionen wie Arzneimittel oder Medizinprodukte getestet werden soll.

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Best Practice bei der Analyse von Designs zur Kontrolle vor und nach der Behandlung
Stellen Sie sich das folgende gemeinsame Design vor: 100 Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder einer Behandlung oder einer Kontrollgruppe zugeordnet Die abhängige Variable ist numerisch und wird vor und nach der Behandlung gemessen Drei offensichtliche Möglichkeiten zur Analyse solcher Daten sind: Testen Sie die Gruppe nach Zeitinteraktionseffekt in gemischter …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Was ist der Unterschied zwischen Wirksamkeit und Wirksamkeit bei der Bestimmung des Nutzens der Therapie "A" unter der Bedingung "B"?
Der Kontext dieser Frage befindet sich in einem Gesundheitsrahmen, dh es werden eine oder mehrere Therapien bei der Behandlung einer Erkrankung untersucht. Es scheint, dass selbst angesehene Forscher die Begriffe Wirksamkeit und Wirksamkeit verwechseln , indem sie sie austauschbar verwenden. Wie kann man Wirksamkeit gegen Wirksamkeit auf eine Weise denken, …
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Wo finde ich Rohdaten zu klinischen Studien? [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich möchte Rohdaten zu klinischen Studien für die Abschlussprüfung meiner Masterstudenten verwenden. Diese Daten können …
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Gesamtfehler Typ I beim wiederholten Testen akkumulierender Daten
Ich habe eine Frage zu gruppensequenziellen Methoden . Laut Wikipedia: In einer randomisierten Studie mit zwei Behandlungsgruppen werden klassische Gruppensequenztests auf folgende Weise durchgeführt: Stehen n Probanden in jeder Gruppe zur Verfügung, wird eine Zwischenanalyse der 2n Probanden durchgeführt. Die statistische Analyse wird durchgeführt, um die beiden Gruppen zu vergleichen, …
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Wie können Sie feststellen, welche Studie die bessere ist, wenn Sie widersprüchliche Ergebnisse erhalten?
In der Presse stößt man so oft auf verschiedene Studien, die zu direkt entgegengesetzten Ergebnissen führen. Diese können mit dem Testen eines neuen verschreibungspflichtigen Arzneimittels oder dem Verdienst eines bestimmten Nährstoffs oder irgendetwas anderem in dieser Angelegenheit zusammenhängen. Wenn zwei solcher Studien zu widersprüchlichen Ergebnissen führen, wie können Sie dann …
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Guter Text zu klinischen Studien?
Ich bin ein Student der Statistik, der nach einer guten Behandlung der Analyse klinischer Studien sucht. Der Text sollte unter anderem die Grundlagen des experimentellen Entwurfs, des Blockierens, der Leistungsanalyse, des Entwurfs lateinischer Quadrate und des Entwurfs der Cluster-Randomisierung abdecken. Ich habe Grundkenntnisse in mathematischer Statistik und realer Analyse, aber …
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"Pragmatische" Versuche: Was sind sie?
Auf Twitter kritisierte ein Trialist Stuart Nicholls eine kürzlich veröffentlichte Studie mit den Worten: Neben dem sehr interessanten Artikel von Dal-Re werden einige Beispiele genannt, die die Verwendung des Begriffs pragmatisch in Frage stellen. Kann eine randomisierte, doppelblinde, placebokontrollierte, parallelarmige, randomisierte Phase-3-Studie mit Dosiserhöhung in Phase 3 wirklich als „pragmatisch“ …
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Ist ein Signifikanztest sinnvoll, um randomisierte Gruppen zu Studienbeginn zu vergleichen?
Viele randomisierte kontrollierte Studien (RCT) berichten über Signifikanztests für Basisparameter unmittelbar nach / vor der Randomisierung, um zu zeigen, dass die Gruppen tatsächlich ähnlich sind. Dies ist häufig Teil einer Tabelle "Grundlinienmerkmale". Signifikanztests messen jedoch die Wahrscheinlichkeit, den beobachteten (oder einen stärkeren) Unterschied zufällig zu erhalten, nicht wahr? Und wenn …
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Einwände gegen die Randomisierung
In klinischen Studien - eine methodologische Perspektive , schreibt Steven Piantadosi (Kap. 13, S. 334): In Kapitel 2 habe ich die Einwände von Abel und Koch (1997) und Urbach (1993) gegen die Randomisierung zur Kenntnis genommen und darauf hingewiesen, dass es sich lohnt, ihre Bedenken und wahrscheinlichen Fehler zu untersuchen. …
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