临床治疗数据的统计分析44页PPT
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医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
临床随机对照试验的统计分析
8(25.80) 15(48.39） 8（25.81）
31
18(27.27) 30(45.45) 18（27.27） 66
PPS
对照组
试验组
19(63.33) 11(36.67) 30
39(59.09) 27(40.91) 66
30(0) 52.14(12.51) 51.21 18.16,69.79
临床随2机0对24照/5试/2验的统计分析
第24页24
优效性检验：
97.5%CI（试验药-阳性对照药） > △ P < 0.025（单侧检验）， ★试验药优于阳性对照药
97.5%CI（试验药-阳性对照药） < △ P > 0.025，
★无法判断试验药是否优于阳性对照药
临床随2机0对24照/5试/2验的统计分析
临床随2机0对24照/5试/2验的统计分析
第5页 5
统计分析汇报主要内容
试验目标 总体设计 评价指标及评价方法 统计分析方法 统计分析集 有效性评价 安全性评价 结论
临床随2机0对24照/5试/2验的统计分析
第6页 6
汇报撰写流程
数据核查 统计分析集定义 病例入组与试验完成情况
基线描述
定量资料： 正态---均数、标准差、最小、最大值 非正态---中位数、四分位数间距、最小、最大值
定性资料： 各分类频数(阴性数、阳性数)、组成比
等级资料： 各等级频数、组成比
临床随2机0对24照/5试/2验的统计分析
第17页 17
入组病例人口学特征
性别
年纪
肿瘤 分化 程度
男n(%) 女n(%) 累计
。 依据临床经验要求，假如试验组HbA1c不比阳性对照药差 0.3，即可判定试验药有效
药物临床试验的数据记录和质量控制PPT课件
05
展望未来
数据记录和质量控制技术的发展趋势
自动化和智能化
随着技术的进步，数据记录和质 量控制将更加自动化和智能化，
减少人为错误和遗漏。
大数据分析
通过对大量数据的分析，发现数据 间的关联和规律，为数据记录和质 量控制提供更准确的决策依据。
区块链技术应用
区块链技术可以确保数据记录的不 可篡改性和可追溯性，提高数据质 量。
VS
详细描述
质量控制不到位可能引发数据误差和偏差 ，从而影响试验的准确性和可靠性。例如 ，未对试验数据进行严格的审核和查验， 导致数据异常或错误未被及时发现和处理 。
案例三
总结词
数据记录和质量控制协同工作是确保试验准 确性和可靠性的关键
详细描述
通过建立完善的数据记录和质量控制体系， 确保试验数据的准确性和完整性。例如，采 用电子数据采集系统，对数据进行实时监控 和核查，以确保数据的准确性和可靠性。同 时，加强培训和管理，提高研究人员的专业 素养和责任心，以确保试验的质量和可靠性。
目的
确定药物的疗效、安全性、耐受 性以及药物的剂量反应关系，为 药物的注册审批提供依据。
药物临床试验的阶段
01
02
03
04
I期临床试验
初步评价药物在人体上的安全 性和耐受性。
II期临床试验
评估药物的疗效和安全性，并 进行剂量探索。
III期临床试验
进一步验证药物的疗效和安全 性，为注册审批提供充分依据
。
IV期临床试验
上市后研究，评估药物在广泛 使用情况下的疗效和安全性。
药物临床试验的法规和伦理要求
法规
药物临床试验必须遵守国家相关的法 律法规，如《药品注册管理办法》、 《药物临床试验质量管理规范》等。
临床试验ppt课件
不能强迫病人 • （五）试验方案需经伦理委员会审议同意
并签署批准意见后方能实施
5
例如
Fields所做的随机对照试验中， ，对比双侧颈动 脉狭窄内科和外科的治疗效果（表9-1,9-2）。统计 所有167个病人的结果与只统计随访到的151个病例， 其结论是不同的。这是因为未分析的16个病人均系 在刚入院时死亡或发生卒中。这16个病人中的15个 已分配到外科时其中5个死亡，另10个在手术中或 手术后发生卒中。除去这16例，外科治疗效果较好
12
（五）病因研究
• 林县三个医疗研究机构为了观察改良饮水对食管 癌发病的影响，调查了十个改水村、十个未改水 村，并作了分析研究，结果如下：
• ⑴改水组：在改水前(1974-1977年)、后(19781990年)自身对比，发病率下降120％，下降幅度 为36%；使用深井水、过滤红旗渠水、浅井水的 发病率分别下降171％、96％、76％。统计表明用 深井水效果最好，食管癌发病率下降幅度达51.4%。
<13
2(7.4)
13～
3(11.1)
26～
1(3.7)
39～
8(29.6)
51～
4(14.8)
1(1.1)
64～
4(14.8)
6(6.5)
77～
3(11.1)
11(11.8)
90～
2(7.1)
19(20.4)
103～
17(18.3)
116～
20(21.5)
129～
11(11.8)
142～
4(4.3)
• PPV和NPV是在临床试验中对试验有用性的正确评 价指标。
17
例如：在进行肿瘤标志物(Tumor Marker TM)的检测时，其阳性预测值 （PPV）与阴性预测值（NPV）就是重要指标。PPV与NPV不仅与灵敏度 和特异度有关，还与人群的患病率有关。某—TM的灵敏度、特异度、
并签署批准意见后方能实施
5
例如
Fields所做的随机对照试验中， ，对比双侧颈动 脉狭窄内科和外科的治疗效果（表9-1,9-2）。统计 所有167个病人的结果与只统计随访到的151个病例， 其结论是不同的。这是因为未分析的16个病人均系 在刚入院时死亡或发生卒中。这16个病人中的15个 已分配到外科时其中5个死亡，另10个在手术中或 手术后发生卒中。除去这16例，外科治疗效果较好
12
（五）病因研究
• 林县三个医疗研究机构为了观察改良饮水对食管 癌发病的影响，调查了十个改水村、十个未改水 村，并作了分析研究，结果如下：
• ⑴改水组：在改水前(1974-1977年)、后(19781990年)自身对比，发病率下降120％，下降幅度 为36%；使用深井水、过滤红旗渠水、浅井水的 发病率分别下降171％、96％、76％。统计表明用 深井水效果最好，食管癌发病率下降幅度达51.4%。
<13
2(7.4)
13～
3(11.1)
26～
1(3.7)
39～
8(29.6)
51～
4(14.8)
1(1.1)
64～
4(14.8)
6(6.5)
77～
3(11.1)
11(11.8)
90～
2(7.1)
19(20.4)
103～
17(18.3)
116～
20(21.5)
129～
11(11.8)
142～
4(4.3)
• PPV和NPV是在临床试验中对试验有用性的正确评 价指标。
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例如：在进行肿瘤标志物(Tumor Marker TM)的检测时，其阳性预测值 （PPV）与阴性预测值（NPV）就是重要指标。PPV与NPV不仅与灵敏度 和特异度有关，还与人群的患病率有关。某—TM的灵敏度、特异度、
临床试验数据收集与管理 ppt课件
确定需要的数据项目 (研究变量) 定义变量:概念的定义,操作的定义 数据库说明: 数据类型, 单/重复 确认数据与原始资料一致的说明: 数据确认说明: 数值的检查, 数据范围的 检查, 缺失值, 逻辑的检查
ppt课件
17
数据收集与复核
(1) 数据收集的基本要求 (2) 数据复核 (3) 注意事项
ppt课件
ppt课件
1
在临床试验里，临床数据管理(CDM)是 一个很广义的词。它包括了在临床研究 地点收集数据和对这些数据在收集的时 候以及呈交给管理中心后的质量控制等 步骤。”
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2
宗旨是确认资料收集的完整性和正 确性，并且试验数据可以很好地支 持统计分析，以及最后对其试验结 果的阐述和解释。
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23
病例报告表是临床试验中临床资料的记 录方式。每位受试者在试验中的有关资 料均应记录于预先按试验要求而设计的 病例报告表中。研究者应确保将任何观 察与发现均正确而完整地记录于病例报 告表上。
《药物临床试验质量管理规范》
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24
(2) 数据复核
自我复查 监督与检查
ppt课件
21
例：
依从性不好
处理方法
服用药物仅 50% 无效而退出 不良反应严重而 退出 其他
ppt课件
中途退出或脱漏
如实记录 记录退出原因、日 期、追踪等情况 严格控制退出或脱 落比例<5-10% 多次联系、追踪
22
准确
设计的病例报告表应有较好的可操作性， 应尽量采用计量化的指标，对软指标也应 尽可能地做适当的量化。 保持实验室条件诸如仪器、检测环境、检 测方法和操作人员的相对恒定。 临床医师或资料收集者在收集资料或填写 病例报告表时需经过一定的培训，或者至 少需要在填写前熟悉填写要求和注意事项， 并通过检查来确认所有的试验研究者都能 较为一致地掌握资料的收集方法。 尽量减少从原始资料中过录数据，如果进 行过录，应仔细查对，保证病例报告表与 原始资料的一致。
临床研究中常用统计分析方法及选择ppt课件
完全随机设计（成组设计）
--最常见，最易实施的实验设计方案 --将研究对象随机分配到几个组，然后做实验
配对设计(区组设计)
--将具有相似特征的研究对象配成对子，然后再将每个对子 的对象随机分配到两个组进行实验
--常见形式：同源配对（如样品一分为二）
对）
异源配对（按性别、体重、年龄配
自身前后配对（试验前后的对比）
临床科研中 常用统计方法及选择
2014.6 CQMU.PB
主要内容
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
一、统计学方法有什么用？
一张关于统计学的图片
几个例子
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药， 试验的结果如下：
药物 新药 安慰剂
中位数
平均水平
偏态分布 变异水平
P25，P75 四分位数间距
均数
平均水平
近似正态分布
标准差
SUCCESS
THANK YOU
2020/10/1
论文中最常用组合
正态分布或近似正态分布:
均数 与 标准差
偏态分布或未知分布
中位数 与 P25、P75（四分位数间距）
（二）分类变量资料的描述
通常需要描述各个类别的频数及频率（百分比）
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组 不妥的方法：t检验 恰当的方法：方差分析
实例2 36只大鼠随机分为对照组、实验组1、实验组2三组，每
组12只，分别给予三种饲料，分别于10天、15天、20天、25 天测定大鼠体重，如下表。
资料特点：完全随机设计，计量资料，三组，重复测量 不妥的方法：每个时间点用t检验或方差分析 恰当的方法：重复测量的方差分析
2024版图文《医学统计学》PPT课件
图文《医学统计学》PPT课件目录•医学统计学概述•医学统计学基本概念•描述性统计方法•推断性统计方法•实验设计与分析•临床医学中的统计学应用01医学统计学概述定义与特点定义医学统计学是应用数理统计学的原理和方法，在医学领域中研究数据的收集、整理、分析和解释的一门科学。
特点以医学为背景，以数据为基础，运用统计学方法揭示医学现象的数量特征和规律。
发展历程及现状发展历程医学统计学经历了从描述性统计到推断性统计，再到现代多元统计分析的发展历程。
现状随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，医学统计学在医学研究和实践中发挥着越来越重要的作用。
研究对象与任务研究对象医学统计学的研究对象包括生物医学数据、临床医学数据、公共卫生数据等。
任务医学统计学的任务包括描述医学数据的分布特征、比较不同组别间的差异、分析影响医学现象的因素、预测医学现象的发展趋势等。
02医学统计学基本概念总体样本样本量从总体中随机抽取的一部分个体所构成的集合。
样本中所包含的个体数目。
0302 01总体与样本研究对象的全体个体所构成的集合。
随机抽样与非随机抽样随机抽样按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体被抽中的机会相等。
非随机抽样根据研究者的主观意愿或方便性选择样本的方法，可能导致选择偏倚。
变量与数据类型变量研究中观察或测量的特征或属性。
数据类型根据变量的性质可分为定量数据和定性数据。
定量数据包括连续型数据和离散型数据，定性数据包括分类数据和顺序数据。
统计量与参数统计量描述样本特征的量，如样本均数、样本标准差等。
参数描述总体特征的量，如总体均数、总体标准差等。
通常情况下参数是未知的，需要通过样本统计量进行估计。
03描述性统计方法频数分布表直方图应用场景频数分布表与直方图用于展示数据的分布情况，包括各组数据的频数、频率、累计频数和累计频率。
用矩形的面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数密度，宽度则表示组距。
适用于连续变量，可直观地展示数据的分布规律，如偏态、峰态等。
临床医学中的数据分析与统计方法
04
高级统计分析方法
回归分析
01
线性回归
用于探索和描述变量之间的关系 ，通过最小二乘法估计回归参数 ，并建立预测模型。
02
03
非线性回归
多元回归
适用于因变量和自变量之间存在 非线性关系的模型，如多项式回 归、逻辑回归等。
研究多个自变量对一个因变量的 影响，适用于多个预测变量的场 景。
生存分析
生存函数
临床医学中的数据分析与统 计方法
目 录
• 临床医学中的数据分析概述 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 临床医学中数据分析的挑战与解决方案 • 案例研究
01
临床医学中的数据分析概 述
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以提取有用信息并解决实际问题的过程。在临床医学中，数据 分析用于从医疗数据中获取有价值的信息，支持诊断、治疗和疾病管理。
要点二
方差分析的步骤
方差分析通常包括数据分组、计算各 组数据的均值和方差、进行方差齐性 检验和显著性检验等步骤。通过方差 分析，可以判断各组数据之间的差异 是否具有统计学上的意义。
要点三
方差分析的优缺点
方差分析的优点在于其能够处理多组 数据的比较问题，且能够给出具体的 统计推断结论。然而，方差分析也有 其局限性，如对数据分布和方差齐性 要求较高，且在处理小样本数据时可 能存在误差。
为严格，对于非正态分布的数据可能不适用。
非参数检验
非参数检验概述
非参数检验是在总体分布未知或不符合正态分布时使用的 一种统计方法。它不依赖于总体分布的假设，而是通过描
述数据的基本特征来进行统计分析。
非参数检验的步骤