计算机程序包在临床流行病学中的应用
流行病学中的流行病学调查与统计分析软件
流行病学中的流行病学调查与统计分析软件流行病学调查和统计分析是流行病学领域中非常重要的研究方法和工具。
在过去的几十年里，由于计算机技术的不断发展和进步，流行病学调查和统计分析软件的应用得到了广泛推广和普及。
本文将介绍流行病学中常用的调查和统计分析软件以及其在流行病学研究中的应用。
一、调查软件调查软件在流行病学调查中起着至关重要的作用。
它们可以用于设计问卷、收集数据、管理数据，并对调查结果进行分析。
目前，流行病学调查常用的软件有Epi Info、OpenEpi和REDCap等。
1. Epi InfoEpi Info是由美国疾病控制与预防中心（CDC）开发的免费的流行病学调查软件。
它具有简单易用、功能强大的特点，并提供了广泛的数据收集、管理和分析功能。
Epi Info支持多种调查方法，包括横断面调查、队列研究和病例对照研究等。
此外，Epi Info还提供了绘制流行病曲线和制作交叉表等功能，方便研究人员进行流行病学分析。
2. OpenEpiOpenEpi是一款开源的流行病学统计软件，其目的是为研究人员提供易于使用和广泛共享的流行病学工具。
OpenEpi包括了多种统计方法，如描述性统计、推断性统计和生存分析等，以及常见流行病学研究设计。
此外，OpenEpi还提供了在线计算器和统计图形绘制功能，方便用户进行数据分析和结果展示。
3. REDCapREDCap是一种专门用于临床研究数据管理和收集的软件。
它由美国维尔京亚历山大大学开发，广泛应用于流行病学研究。
REDCap具有简单灵活、安全可靠的特点，并提供了强大的数据导入、导出和编辑功能，支持多语言和多中心研究。
此外，REDCap还支持自定义问卷和字典，以及用户权限管理，满足不同研究需求。
二、统计分析软件统计分析是流行病学研究中必不可少的环节。
通过对数据进行统计分析，可以揭示流行病的特点和规律，为疾病预防和控制提供科学依据。
目前，常用的流行病学统计分析软件有SPSS、R和Stata等。
计算机在医学领域的应用（写写帮推荐）
计算机在医学领域的应用（写写帮推荐）第一篇：计算机在医学领域的应用（写写帮推荐）计算机在医学领域的应用[摘要] 随着科技的迅猛发展，计算机在医学领域的应用也越来越广泛。
计算机在医学领域的普遍应用为医院的管理计算机信息管理系统能够及时准确地收集、传输、处理和反馈各项医疗信息，增强和扩展医务人员的信息功能，增强医务人员对医药信息的变换存贮识别处理，从而提高医护人员的工作效率；计算机尤其是数据库技术及人工智能等技术的应用在中医药学的研究及发展中起了重要的作用。
[关键词] 医学计算机技术中医学中医诊断医学，无论是中医学还是西医学在21世纪随着科技的高速发展也在不断地自我完善、自我变革中飞速前进，计算机这个可以代表科技高速发展的技术，在医学领域发挥着越来越显著的作用。
计算机的诞生，计算机和通信技术的结合，将世界引入了一个新纪元，世界步入了信息时代。
信息技术以其他任何一种技术从未有过的深度和广度深入到社会的方方面面。
现代医学也不可避免地受到现代信息技术的影响，现代医学与现代信息技术的交融，构成了一个交叉学科，即专应用于医学的计算机学科。
医学的起源远远早于计算机，医学随着历史的变迁，由原来的雏形逐渐蜕变为现在融有更高技术含量的领域。
计算机由于它的高记忆性、准确性、精确性以及强大存储能力、传输能力等优点使得现代医学更好的为人类的生命健康服务。
一、计算机在医学领域中的应用可谓广泛，现将其普遍应用概括为一下几方面内容：1、减少差错，保证患者的安全用药计算机处理医嘱只要输入正确，打印的医嘱记录单和各种执行卡就一致无误，杜绝了由于重复转抄而造成的错误，且计算机处理医嘱改变了以往多人查对的方式，只需两人便可完成查对，节省了人力，大大提高了医院的工作效率。
2、增加了医院收费的透明度，大大缓解了日趋增加的医患关系由于计算机的自动划价、结算，患者和科室随时可从计算机内了解开支情况，同时给患者提供了住院费一日清单，增加了医院收费透明度，做到医患双方心中有数，提高了社会效益和经济效益。
样本量功效
病例对照研究
工作时序
病例对照研究 影响因素
研究因素在对照组中的暴露率P0
预期的该因素引起的相对危险度 RR或暴露的比值比OR
1-
病例对照研究
非匹配设计
拟进行一项非匹配设计的病例对照研究，探 讨吸烟与肺癌的关系。预期吸烟者发生肺癌的相 对危险度为2.0，人群中的吸烟率约为20%，设 =0.05（双侧），=0.10，估计样本含量（病例 组和对照组采用相等样本量）。 EpiCalcSampleSizeCase-control study
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p92.
阅读帮助
实验流行病学研究
影响因素
干预前结局指标，样本量 干预措施实施前后的变化，样本量 ，样本量 (1 - )，样本量 单侧检验或双侧检验 研究对象分组数量
实验流行病学研究
广东药学院流行病与卫生统计学系姚振江计算机程序包在流行病学中的应用随机化过程随机抽样随机分组样本量的估算研究功效的估算计算机程序包在流行病学中的应用123456789101112131415161718192021222324张训吴明李娜王金华王大勇龚向荣胡玉和平刘平黎明李小林李勇陈泳向丽娜吕明海吴大维王菲窦唯周润发张惠妹章子怡刘玉文周结伦韩红252627282930313233343536373839404142434445464748林忆莲梅艳芳刘嘉玲张曼玉张柏芝周迅巩俐刘晓庆瞿颖刘德华刘青云梁朝伟杨家辉钟镇涛刘松仁汤镇业汤镇宗孙楠张艺谋冯小刚雪村英打赵本山催永远epicalcsamplerandomnumberslist随机抽样epicalc2000epicalc2000123456789101112131415161718192021222324张训吴明李娜王金华王大勇龚向荣胡玉和平刘平黎明李小林李勇陈泳向丽娜吕明海吴大维王菲窦唯周润发张惠妹章子怡刘玉文周结伦韩红252627282930313233343536373839404142434445464748林忆莲梅艳芳刘嘉玲张曼玉张柏芝周迅巩俐刘晓庆瞿颖刘德华刘青云梁朝伟杨家辉钟镇涛刘松仁汤镇业汤镇宗孙楠张艺谋冯小刚雪村英打赵本山催永远spssdataselectcasesrandomsampleofcases留意种子数简单随机分组epicalc2000epicalc2000计算机程序包在流行病学中的应用随机化过程随机抽样随机分组样本量的估算研究功效的估算估计样本量的意义过小
计算机在医学上的应用
计算机在医学上的应用
计算机在医学上有许多应用，以下是一些常见的应用领域：
1.电子病历：计算机可以帮助医院管理电子病历，提高医疗效率
和信息共享。
2.影像诊断：计算机可以帮助医生进行影像诊断，如X光、CT、
MRI等，提高诊断的准确性和效率。
3.医疗管理：计算机可以帮助医院进行医疗管理，如患者信息管
理、药品管理、医疗费用管理等。
4.临床试验：计算机可以帮助进行临床试验，如记录试验数据、
分析试验结果等。
5.远程医疗：计算机可以帮助实现远程医疗，为患者提供远程诊
断和治疗。
6.医疗培训：计算机可以帮助进行医疗培训，如模拟手术、培训
医生技能等。
7.医学影像处理：计算机可以帮助处理医学影像，如图像增强、
分割、特征提取等。
临床流行病学的大数据分析
临床流行病学的大数据分析随着信息技术的迅速发展，大数据分析在各个领域都起到了重要的作用，包括临床流行病学。
临床流行病学是研究疾病在人群中的流行和分布规律的科学，通过分析大数据，可以更加准确地了解疾病的发展趋势和影响因素，为疾病的预防和控制提供科学依据。
一、大数据在临床流行病学中的应用大数据分析在临床流行病学领域具有广泛的应用，可以帮助研究人员从繁杂的数据中提取有价值的信息，从而更好地了解疾病流行的趋势和规律。
以下是大数据在临床流行病学中的几个典型应用场景。
1. 疫情预测和监测通过对大数据的分析，可以实时监测和预测疾病的爆发和蔓延情况。
例如，在流感季节，可以通过分析社交媒体上的用词和地理位置信息等数据来判断疾病的传播范围和严重程度，从而及时采取相应的预防和控制措施。
2. 疾病风险评估通过对大数据的分析，可以了解到疾病的相关因素和风险因子。
例如，在研究某种癌症的发病率时，可以通过分析人口统计数据、生活习惯等因素，来预测某些人群患病的风险，以便提前进行防范和干预。
3. 药物研发和效果评估大数据分析可以加速新药的研发过程，并帮助评估药物的疗效和副作用。
通过分析大量的临床试验数据和病案资料，可以找到药物的适应症和禁忌症，提高药物治疗的有效性和安全性。
4. 健康管理和干预通过对大数据的分析，可以了解到人群的健康状况和生活方式，从而制定相应的健康管理和干预策略。
例如，在心血管疾病的预防和管理中，可以通过分析大量的健康数据，如血压、血糖、体重等指标，来评估人群的风险，并提供相应的生活建议和健康管理方案。
二、临床流行病学大数据分析的挑战和展望尽管在临床流行病学中大数据分析有着广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
首先，数据安全和隐私保护是大数据分析中的重要问题，需要制定相应的政策和技术手段来保护个人隐私。
其次，大数据的处理和分析需要强大的计算和存储能力，需要不断提升硬件和软件技术。
此外，数据的质量和可信度也是大数据分析中需要解决的问题。
浅谈计算机在医学中的应用
浅谈计算机在医学中的应用浅谈计算机在医学中的应用一、计算机在医学中的应用意义（一）在基础医学上的意义计算机最早在医学领域中的应用是基础医学，后来伴随计算机技术进步和医学研究的不断深入，使得计算机和医学也密不可分了。
（二）辅助医学诊断上的意义计算机根据自己相关数据库和检验记录对病人的病情进分析判断，从而指导医生和病患更科学地制定治疗方案。
（三）在文献检索和医学教育上的意义先进的医学知识随着计算机远程功能的全球化，为医学资料需求者提供了更为宽广的学习和交流平台。
二计算机在医学中的具体应用分析（一）计算机在医院信息系统中的应用医院的信息系统主要是为患者进行各种疾病的预防治疗和提供各种诊疗技术的场所。
为了促进医院信息系统的发展就必须提升科研能力和技术水平。
构建医院的信息系统，需要分析大量的临床数据和病理报告，并进行整合处理。
（二）计算机在电子病历中的应用医院记录患者的疾病情况和健康状况的档案就是病历，病历能够为医院工作人员和患者之间建立起沟通的桥梁，也是医生制定医疗方案的首要依据。
电子病历更是有着突出的特点：1.信息浏览十分方便。
2.强大的存储能力。
3.实现病历信息共享。
（三）计算机临床决策系统的应用医疗决策就是根据医院现有的医疗水平、患者情况、药品储备等信息在众多的医疗方案中选择最优方案一中决策方式。
有效的决策方式对医生做出正确的临床诊断和制定有效的治疗方案有重要作用。
计算机在决策系统中的应用主要是通过网络收集信息，为医生临床决策提供科学依据。
（四）计算机在辅助医学上的应用计算机具有强大的程序化分析功能，对较为复杂的医学图像，如B 超、X光、核磁共振成像等能快速的进行分析，主要应用体现在以下几个方面：1.对医疗图像进行压缩、转化、变形等2.对图像中有关于数学公式计算的进行分析运算。
3.实现图像和数字的相互转换。
4.对模糊或是残缺的图像通过计算机进行模拟还原。
5.将复杂的医疗图像进行分解，方便医生进行更加细致的分析研究，还能对模糊的边角区进行检测。
浅析计算机技术在医学中的应用
浅析计算机技术在医学中的应用摘要：计算机越来越多地用于医疗行业，医学和计算机技术有不同层次的接口。
由此，笔者本文旨在提高医疗专业人员的计算机意识，并让他们了解各种计算机技术在医学、健康和医院服务中的必要性与重要性。
关键词：计算机技术；计算机应用，医学信息学引言上世纪70年代后期微型计算机的出现及其随后在80年代的性能大幅度增强，计算机已经覆盖人们生活的方方面面，计算机技术逐渐在人们的日常生活中的日益流行。
毫无疑问，计算机彻底改变了人类的生活方式，同样，计算机技术在医疗领域有着巨大的应用，在医疗领域，它具有极其重要的影响，计算机技术在大型医院的运营中发挥着重要作用，计算机技术现在被认为是诊断设备不可或缺的一部分。
此外，计算机技术在医学中的主要用途包括医院信息系统、医学数据分析、医学影像实验室计算、计算机辅助医疗决策、危重病人的护理、计算机辅助治疗等。
1.计算机概念计算机这个词来自“计算”这个词，计算机可以定义为一种电子设备，旨在自动接受数据、存储和处理然后产生输出结果。
计算机用于存储和处理大量数据并向用户提供信息并快速准确地进行大量计算，CharlesBabbage被认为是现代计算机之父。
计算机设备由硬件和软件两个部分组成，硬件是计算机系统物理组件的术语，计算机硬件有三个主要组成部分：输入设备：输入设备将要处理的数据转换成计算机可接受的格式，然后将数据传送到计算机的中央处理单元，输入设备包括打孔卡、磁带、键盘等。
中央处理器(CPU)：CPU是计算机的大脑。
所有主要的计算和比较都在这里进行。
它具有三个组成部分：存储单元、控制单元和算术逻辑单元。
输出设备：输出设备接受CPU产生的结果并将结果提供给用户。
打印机和视觉显示单元是计算机流行的输出设备。
另外，软件是控制计算机处理活动的一组程序，有两种类型的软件，系统软件和应用软件。
系统软件是允许用户与计算机硬件交互的程序的集合，例如像DOS、UNIX这样的操作系统和像C、FORTRAN、COBOL和BASIC这样的编译器。
(新)Epi_Info软件在流行病学中的使用
Epi Info软件在流行病学中的应用1990年美国乔治亚州亚特兰大疾病控制中心(CDC)流行病学软件研究室和瑞士日内瓦世界卫生组织(WHO)艾滋病全球控制小组合作，共同研制成功5.00版本的Epi Info疾病数据管理软件；1992年卫生部卫生统计信息中心委托上海医科大学卫生统计学教研室并合作译制成功Epi Info5.01a汉化版；1996年美国CDC与WHO又成功推出6.04版；该版在功能上有了较大的增加和提高。
用户可从/免费下载。
Epi Info软件深受各国医学科研工作者的欢迎，该软件充分考虑了疾病调查数据的特点，能很方便地对数据进行存储、核对、连接、与其他16种数据文件相互转换以及进行流行病学研究中各种常用的统计分析。
问题1 目前流行病学研究中还有哪些较流行的统计软件？你使用过吗？问题2 你知道Epi Info软件有哪些常用的可执行程序吗？[课题一]Epi Info软件中常用的可执行程序有以下几种。
EPI.EXE (EPI6.EXE) 主菜单程序EPED.EXE 文本编辑ENTER.EXE 数据输入CHECK.EXE 数据核对ANALYSIS.EXE 数据分析STA TCALC.EXE 统计计算器EXPORT.EXE 数据文件输出IMPORT.EXE 数据文件输入MERGE.EXE 数据文件连接V ALIDA TE.EXE 文件比较与Epi Info 5.0版相比，Epi Info 6.04增加了CSAMPLE.EXE、EPITABLE.EXE、EPINUT.EXE三个应用程序。
问题3 你能说出以上可执行程序各自的主要用途吗？[课题二]在将流行病学调查数据录入微机之前，首先应编写调查表文件，Epi Info 软件将根据建立好的调查表文件格式自动生成数据文件结构。
一旦数据文件结构产生之后，便可开始输入数据。
有了数据，就可利用Epi Info进行常用的统计分析。
标准的数据文件由原始数据和文件结构两部分组成。
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CSurvey：样本量估计
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三、功效的估算
研究功效
power
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四、随机化过程
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如何增加功效
Ò增加样本量 Ò增加α Ò降低标准差
4 在更同质的个体中开展研究 4 增加测量的可靠性
Ò采用协方差分析
确定精确度时需要考虑什么?
Ò实例
4 调查人群中的乙肝表面抗原携带率
估计的人群水平9% 乙肝控制目标7%
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7
样本量估算：简单随机抽样
nsrs
=
zα2 P(1−
d2
P)
例如，P = 0.10, d = 0.025, α = 0.05
nsrs
=
zα2 P(1−
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σX
=
σ n
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PASS
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CSurvey：样本量估计
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deff = 1+ (m −1)× roh
每个群的平均大小
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设计效应(deff)
Ò练习
4 绘图示意m和roh的变化是如何影响样本量的？
deff = 1+ (m −1)× roh
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CSurvey
Ò安装文件解压缩Csurvey.zip Ò双击Install.exe Ò确认安装目录为C:\CSURVEY
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简单随机抽样：SPSS
Ò 菜单 Data → Select Cases…
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简单随机抽样：SPSS
Ò 菜单 Data → Select Cases…
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11
同质性
Ò计划免疫接种 Ò传染病
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组内相关系数(roh)
同质 异质
roh 1
0
H0: True
Research Findings
H0: True H1: False
1- α
Type I Error (p=α)
H1: False Type II Error
(p=β)
1- β
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研究功效
power
ÒPriori Analysis ÒPost Hoc Analysis
计算机程序包 在流行病学中的应用
北京大学公共卫生学院 流行病与卫生统计学系
吕筠
二、整群抽样设计中的 样本量估算
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估算样本量：需要事先回答的问题
上限
Ò 估计的研究人群中的真实比例
机抽样
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同质性 估计值精确度↓ ↑样本量
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设计效应(deff)
nclu = deff × nsrs
确定精确度时需要考虑什么?
% 100
80 60 40 20
0
1
3
12
每个群内的起始调查户数量
行动方案
100 无行动
80
行动方案3
60
免疫覆盖率 (%) 40
行动方案2
增加的精确度，是否可以
20
支持更适当的行动?
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0 06-07学年第一学期研究生课程
行动方案1 5
确定精确度时需要考虑什么?
54%是吸烟者
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同质性
群间高度变异，群内变异很小 户型＝5人
户数
54%
012345 家庭内的吸烟者人数
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CSurvey：样本量估计
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CSurvey：样本量估计
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12 PDF created with pdfFactory Pro trial version
简单随机抽样：SPSS
Ò 保证随机抽样过程的可重复性
4 菜单 Transform → Random Number Generators…
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简单随机抽样：SPSS
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44个群，每群调查10人
19
权衡：群数与每群人数
Ò估算样本量300人
抽样误差 ↓ 工作量 ↑
不能少于25 个群
抽样误差 ↑ 工作量 ↓
1个群: 每群300人 10个群: 每群30人
整群抽样
300个群: 每群1人 简单随机抽样
100个群: 每群3人 整群抽样
30个群: 每群10人 整群抽样
☼考虑roh
2006-☼11单-14位时间工作量 06-07学年第一学期研究生课程
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CSurvey
下载地址：/epi/csurvey.html
群内每个个体对问题 给出相同的答案
群内个体回答的变异等 同于其他群的变异
参考值 Ò 人口学变量0.02 Ò 白内障致盲0.011~0.016 Ò 卫生保健服务性研究(如计划免
疫覆盖率调查)
4 卫生服务利用率较低0.1 4 卫生服务利用率较高0.3
Ò 传染性疾病(如无免疫力儿童中 发生的麻疹、百日咳等疾病) 0.3
d2
P)
=
1.962
× 0.10× (1− 0.10)
0.0252
=
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整群抽样需考虑同质性问题
实例：吸烟行为调查Fra bibliotek随机化过程
Ò随机抽样 Ò随机分组
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