11.病例随访资料分析
病例随访资料的统计分析方法——生存分析
假期生活英文作文范文英文：During my holiday, I had a great time doing a lot of fun activities. One of my favorite things to do was to go hiking with my friends. We went to a nearby mountain and enjoyed the beautiful scenery. We also had a picnic on the mountain top and it was so relaxing.Another thing I did was to visit some museums. I went to the art museum and was amazed by the beautiful paintings and sculptures. I also went to the history museum and learned a lot about the local history and culture.Besides that, I also spent some time with my family. We went to the beach and had a great time playing in the water and building sandcastles. We also had a barbecue party in our backyard and invited some friends over.Overall, my holiday was filled with fun and memorableexperiences. I enjoyed spending time with my loved ones and exploring new places.中文：在我的假期里，我做了很多有趣的事情，度过了愉快的时光。
门诊随访 分析总结
门诊随访分析总结.txt
门诊随访分析总结
在门诊随访过程中，我们针对患者的病情进行了细致的观察和记录。
以下是对门诊随访的分析总结：
1. 随访频率：根据患者的病情和需求，我们制定了不同的随访频率。
对于病情较为稳定的患者，我们定期进行随访，以确保病情的控制和恢复。
对于病情较为复杂的患者，我们增加了随访次数，以便及时调整治疗方案。
2. 随访内容：在随访过程中，我们关注患者的病情变化、用药情况、生活惯等方面。
我们通过询问和观察，了解患者的身体状况和心理状态，并记录在档案中。
根据患者的反馈和体征检查结果，我们对治疗方案进行了调整，并给予相应的指导和建议。
3. 随访记录：我们将每次的随访内容详细记录在案，并定期进行总结和分析。
通过对随访记录的分析，我们可以评估治疗效果和患者的病情变化趋势，为后续的治疗提供参考依据。
同时，随访记
录也是患者病情发展的重要依据，方便其他医生或护士了解患者的
病情和治疗进展。
4. 随访效果：经过一段时间的门诊随访，我们观察到了一些积
极的效果。
患者的病情得到了明显的改善，症状得到了控制。
同时，通过随访记录的分析，我们发现了一些问题和不足之处，为今后的
工作提供了改进的方向。
总之，门诊随访是对患者病情的重要观察和记录过程，为患者
的治疗和康复提供了重要的支持和指导。
我们将继续关注患者的病
情变化，不断改进和优化门诊随访的工作，以提高治疗效果和患者
满意度。
医学统计学临床随访研究及分析
回归分析
探究潜在的相关因素和预测 变量，分析其对结果变量的 影响，并建立相应的预测模 型。
结果展示
统计图表
通过绘制直方图、散点图等统 计图表直观地展示数据分析结 果，有助于传达和解释研究的 主要发现。
结果解释
使用简洁明了的语言描述和解 释数据分析的结果，以方便听 众理解和接受研究的结论。
实用建议
基于数据分析的结果，为临床 实践和决策提供有价值的建议 和指导。
研究设计
1
研究目的
明确研究的目标和假设，为临床随导。
确定研究人群的选取标准，保证样本
的代表性和可靠性。
3
数据收集
采用合适的数据采集工具和方法，以 确保数据的准确性和完整性。
临床随访数据采集
1 随访周期
确定每次随访的时间间隔，以便收集连续的数据并监测患者状况的变化。
医学统计学临床随访研究 及分析
欢迎参加本次演示，我们将深入探讨医学统计学在临床随访研究和数据分析 中的应用。通过本次演示，你将了解到如何采集临床随访数据以及如何应用 合适的统计学方法进行数据分析。
研究背景
在医学研究中，临床随访对于评估治疗效果、预测疾病进展以及了解患者生 存状况等方面具有重要意义。
2 数据项选择
明确需要收集的关键数据项，例如临床指标、生活质量评估等，以便进行后续的数据分 析。
3 数据管理
建立高效的数据管理系统，包括数据录入、校验和存储，以确保数据的安全和可靠性。
数据分析方法
描述统计
通过平均数、标准差等指标 对数据进行总结和描述，以 了解数据的基本特征和分布 情况。
生存分析
应用生存曲线和危险比等方 法，评估患者的生存率和风 险因素，预测疾病进展的可 能性。
临床研究中的病例随访与数据追踪
临床研究中的病例随访与数据追踪随着临床研究的深入发展，病例随访与数据追踪成为了研究过程中不可或缺的环节。
本文将从以下几个方面探讨临床研究中的病例随访与数据追踪的重要性、方法以及应用，进一步加深对这一环节的了解。
一、病例随访的重要性病例随访是临床研究的重要组成部分，它可以帮助研究者对患者的疾病发展和治疗效果进行跟踪观察，从而获取相关的临床数据。
通过病例随访，我们可以更好地了解病例的临床特征、发病原因以及疾病的进展情况，为后续的数据分析提供可靠的基础。
病例随访过程中，我们可以通过面对面访谈、电话问卷调查、邮寄问卷等方式收集相关信息。
同时，病例随访还可以帮助研究者评估患者的治疗效果，了解药物或治疗方法的长期效果，为进一步的临床决策提供依据。
二、数据追踪的重要性在临床研究中，数据追踪是病例随访的重要环节之一，它有助于确保数据的准确性和可靠性。
数据追踪的过程中，我们需要及时记录和更新患者的相关信息，包括疾病的诊断、治疗过程、药物使用情况等，以便后续的数据分析和统计。
数据追踪的过程中，我们可以利用电子病历系统或专业的研究数据库进行数据的记录和管理。
通过对病例数据的追踪，我们可以更好地控制研究的质量，避免数据的丢失和偏差，提高研究的可信度和可重复性。
三、病例随访与数据追踪的方法在进行病例随访和数据追踪之前，我们需要制定合理的调查计划和流程。
首先，确定研究的目标和主要内容，明确需要收集的数据信息。
其次，选择合适的随访方法和工具，如面对面访谈、电话调查或邮件问卷等，根据研究的具体情况进行选择。
在进行病例随访和数据追踪时，我们需要确保数据的准确性和一致性。
这就要求研究人员具备良好的沟通技巧和数据管理能力，确保与患者的有效交流和数据的正确记录。
四、病例随访与数据追踪的应用病例随访和数据追踪在临床研究中有着广泛的应用。
首先，它对于新药的研发和治疗方法的验证具有重要意义。
通过病例随访和数据追踪，我们可以收集大量的临床数据，评估新药或治疗方法的安全性和有效性，为药物注册和上市提供科学依据。
专病随访案例分析报告
专病随访案例分析报告专病随访是指对患有慢性疾病的患者进行定期的随访调查和管理，以确保其病情稳定，并在需要时及时调整治疗方案。
下面是一例专病随访的案例分析报告。
患者张某，女性，50岁，患有高血压和糖尿病。
由于张某的疾病属于慢性疾病，需要进行长期的随访和治疗。
本次随访的目的是评估张某的病情和调整治疗方案。
首先，检查张某的生命体征。
血压为140/90mmHg，血糖为6.8mmol/L，心率为80次/分钟。
血压和心率均在正常范围内，血糖略高，但仍在可接受范围内。
然后，询问张某的症状和生活习惯。
张某表示最近没有出现明显的不适症状，精神状态良好。
生活习惯方面，张某保持了规律的作息时间和饮食习惯，每天有规律地进行体育锻炼。
接下来，评估张某的药物治疗情况。
根据张某的病情和生活习惯，医生决定继续给张某使用抗高血压和降糖药物进行控制。
并加强药物的遵从性教育，提醒张某定期复查血压和血糖，并根据复查结果调整药物剂量。
最后，对张某进行相关的健康宣教。
医生向张某介绍了高血压和糖尿病的常见并发症，以及如何预防和处理常见的并发症。
医生还向张某详细介绍了饮食调理、体育锻炼和心理调节的重要性，并提供了相关的资料给张某参考。
综合分析，张某的病情稳定，生活习惯良好，药物治疗遵从性较好，但仍需加强血糖控制。
因此，医生建议张某继续按时服药，并适量增加体育锻炼的时间，同时注意饮食的控制，减少糖分和油脂的摄入。
下次随访将在一个月后进行，届时将进一步评估张某的病情和调整治疗方案。
通过本次专病随访的案例分析，我们了解到专病随访的重要性和必要性。
通过定期的随访和管理，可以有效控制慢性疾病的发展，并提高患者的生活质量。
但同时也需要患者积极配合，遵守医嘱，改善生活习惯，以达到最佳的治疗效果。
《病例随访汇报》课件
病例档案管理建议
要点一
总结词
建立完善的病例档案管理制度，确保病例档案的完整性和 安全性，方便医生对患者病情和治疗过程的全面了解。
随访的重要性
及时发现病情变化
通过定期随访，医生可以及时 发现患者的病情变化，采取相 应的治疗措施，避免病情恶化
。
提高治疗效果
通过随访，医生可以评估患者 的治疗效果，调整治疗方案， 提高治疗效果。
促进患者康复
随访可以帮助患者了解自身病 情，积极配合治疗，促进康复 。
改善患者生活质量
通过随访，医生可以关注患者 的生存质量，提供心理支持和 生活指导，提高患者的生活质
量。
随访的流程与内容
确定随访计划
根据患者的病情和治疗方案，制定合 理的随访计划，包括随访时间、随访 方式、随访内容等。
建立随访档案
为每位患者建立随访档案，记录患者 的病情、治疗情况、检查结果等信息 。
进行随访
按照随访计划，通过电话、邮件、面 对面等方式进行随访，收集患者的相 关信息。
整理和分析随访结果
治疗方式：药物治疗+饮食调理 治疗周期：3个月
治疗结果：病情稳定，症状明显改善
03
随访情况分析
随访数据收集
01
02
03
收集时间
从XXXX年XX月XX日至 XXXX年XX月XX日，共收 集了XX份病例随访数据。
数据来源
数据来源于医院、社区和 家庭，涵盖了不同年龄、 性别和病情的病例。
《随访时间资料分析》课件
生存曲线
通过绘制生存率随时间的变化曲线来分析生存情况。
3
风险比
比较两组间达到指定状态的风险大小。
生存分析实例
临床试验
通过生存分析，可以评估新药治疗 疾病的有效性和安全性。
癌症患者
生存分析可用于预测癌症患者的存 活时间和治疗效果。
心脏病病人
生存分析可以帮助医生评估心脏病 病人的预后和治疗效果。
Cox回归分析
《随访时间资料分析》 PPT课件
# 随访时间资料分析 介绍随访时间资料分析的基本概念和方法。
随访时间资料的定义
随访时间资料是指在医学研究中记录个体从特定事件发生到达某一指定状态 的时间。这些资料对于评估治疗效果和预测患者生存有重要意义。
生存分析
1
生存时间
衡量从特定事件到达指定状态所经历的时间。
2
1
Cox比例风险模型
用于评估多个协变量对生存时间的影响。
单因素Cox回归分析
2
通过单独考虑各因素对生存时间的影响来分
析数据。
3
多因素Cox回归分析
同时考虑多个协变量对生存时间的影响，并 控制混杂因素。
Cox回归分析实例
临床研究
通过Cox回归分析，可以评估多个 因素对患者生存的贡献度。
药物试验
Cox回归分析可用于研究药物对患 者生存时间的影响。
2. Johnson B, et al. (2015). Cox Regression Analysis in Drug Development: Overview and Strategies. Journal of Biopharmaceutical Statistics.
3. Wang C, et al. (2020). Applications of Survival Analysis in Healthcare Data. Journal of Medical Systems.
日常随访情况汇报材料模板
日常随访情况汇报材料模板
一、患者基本信息。
姓名，李小姐。
性别，女。
年龄，45岁。
联系电话，138XXXXXXX。
家庭住址，XX市XX区XX路XX号。
二、随访时间。
随访日期，2022年9月15日。
随访人员，护士小王。
三、主要情况。
1. 患者自述，患者自觉症状缓解，精神状态良好，能够正常进行日常生活和工作。
2. 体格检查，血压120/80mmHg，心率80次/分钟，体温36.5℃，体重55kg，身高165cm，生理生化指标正常。
3. 用药情况，患者按时按量服用药物，无不良反应。
4. 生活方式，患者每天保持规律作息，饮食均衡，适量运动，戒烟戒酒。
四、随访评估。
患者目前病情稳定，生活方式良好，遵医嘱用药，无不良情况。
建议继续规律随访，保持良好的生活方式，避免疲劳和精神紧张，定期复查相关指标。
五、随访建议。
1. 保持良好的生活方式，规律作息，饮食均衡，适量运动，戒烟戒酒。
2. 定期复查相关指标，如血压、血糖、血脂等。
3. 遵医嘱用药，注意药物副作用，如有不适及时就医。
六、下次随访时间。
下次随访时间，2022年10月15日。
以上为李小姐日常随访情况汇报材料，如有需要，请随时联系，谢谢！。
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表3 手术加放疗不同时刻生存率 序随死存 死亡 生存 累计
号 访 亡 活 概率 概率 P 1 79 1 11 0.0909 0.9091 0.9091
2 95 1 10 0.1000 0.9000 0.8182
3 102+0 9 0.0000 1.0000 0.8182
4 117 1 8 0.1250 0.8750 0.7159
完全数据：在观察中随访至死于所 研究的疾病数据 不完全数据：1）失效数据 2）截尾（删失）数据
死于其他疾病、迁移等原因而失 访、研究结束时仍然存活的数据
产生截尾值的原因：
• 患者死于其他原因而终止观察 • 失访。（退出、拒绝访问、搬迁等） • 研究结束时失效事件尚未发生
例：（一）某临床试验对32名 晚期肺癌患者患者进行随访研 究，截止到研究期结束，记录 的生存随访资料如下表，试计 算100周生存率
1、建立假设 H0：两组生存率相同
H1：两组生存率不同 α=0.05
2、计算预期死亡数列表，见表4
表4 A和B两方法预期死亡数计算 组 随访 死亡数 存活数 预期死亡 别 天数 A B T A B T A B A 52 1 0 1 11 11 22 0.52 0.48 组别 死亡 生存 合计 1 0.52 12 A 1 11 12 23 B 0 11 11 0.48 1 11 23 合计 1 22 23
• 这项研究从2001年1月开始至2002年12月结束，
从例1到例7，病人是逐渐入组的，例7是在
2001年10月入组，仅随访14个月就结束研究了。 例1随访8个月终点，例2随访14个月删失，例3
随访20个月终点，例4……。
1.0
0
时 间
病例随访资料的概念及其特点
在医学研究中，大多数慢性疾病的疗效 评价一般都采取病例随访研究。即记录病 人开始观察日期、终止观察日期、随访的 结局（死亡、复发、出现并发症或者失访） 以及有关影响因素，应用专门的统计方法 计算病人某种结局概率并分析相关因素。
0.8462 0.8947 0.8621 0.7000 0.7500 1.0000
0.8462 0.7571 0.6527 0.4569 0.3426 0.3426
计算公式 Lx+1=Lx – Wx – Dx Lx 期初观察人数 Dx 期内死亡人数 Wx 期内失访人数 ( 失访和到期人数 ) Nx=Lx – ½ Wx Nx 校正人数 qx= Dx / N x px = 1- qx np0= p0 . p1 . p2 ……pn-1
续上表 N t
dn
q
p
S(t)
10 246+ 0 2 0.0000 1.0000 0.4474
11 269 1 1 1.0000 0.0000 0.0000
Survival Functions
1.0
.8
.6
.4
G
手术加化疗
.2
手术加化疗-censored 单纯手术
生存率
0.0 0 50 100 150 200 250 300
10 33 66 50.0
11 19 44 43.2
12 11 23 47.8
13 4 5 80.0
第二节 生存率的计算 利用概率论中的乘积极限法 一、小样本的Kaplan-Meier法 简称KM法
例 1 某医师采用手术疗法和手 术加化疗法治疗了一批肝癌病 人，各为12人与11人，生存时 间资料如下表1。用KM法估计 两种疗法肝癌病人的生存率。
该类资料的特点： 1、有统一的时间长度指标（生 存时间或者缓解时间） 2、有明确的结局 3、数据分为 1）完全数据
2）不完全数据
基本概念
1、生存时间：从开始观察之日 （手术后、出院等）起到出现死亡 （或者复发等结局）或者截尾（如 失访、观察终止、死于其他疾病等） 所经历的时间跨度，以天（或月或 年）为观察单位。
例
372例口腔肿瘤手术后
随访存活情况统计表
术后n年
存活人数 满n年者60 344 75.6
3
191 288 66.3
4
165 265 62.3
5
147 244 60.3
6
116 206 56.3
7 95 176 54.0
8 80 143 55.9
9 57 109 52.3
（二）两种方法治疗某恶性肿瘤， 各12例，各组生存期如下（年） A 组： 0.5 0.8 1.5 2.0 2.0+ 2.4 2.8+ 3.2 3.2+ 3.5 5.5+ 5.8 B 组 ： 1.5 3.2 3.8 4.0 4.0+ 4.5 5.5+ 6.0 6.2+ 7.4 8.6+ 9.5 计算两组生存率并作显著性检验
续上表 N t dn
q
p
S(t)
5 157+ 0 7 0.0000 1.0000 0.7159
6 175 1 6 0.1667 0.8333 0.5966
7 199+ 0 5 0.0000 1.0000 0.5966
8 203 1 4 0.2500 0.7500 0.4474
9 216+ 0 3 0.0000 1.0000 0.4474
A组实际死亡人数为7人，理论死 亡人数为5.5216，B组实际死亡 人数6人，理论死亡人数为7.7487
T 2 2 7 5.5216 6 7.4784 0.688 5.5216 7.4784
2
A T
2
<3.84,p>0.05,按照α=0.05的检 验水准，不能拒绝H0，可以认为 两组生存率无统计学差异。
qx
np 0
期内死亡概率
累 积 生 存 概 率 (n=x+1) , 即
px 期内生存概率
生存率
Snp0 生存率的标准误
sn p0 n p0 qx x 0 1 p x .N x
1 n 1
表2 手术治疗肝癌不同时刻生存率 序随死存 死亡 生存 累计
号 访 亡 活 概率 概率 P 1 52 1 12 0.0833 0.9167 0.9167
2 78 1 11 0.0909 0.9091 0.8333
3 92 1 10 0.1000 0.9000 0.7500
4 96 1 9 0.1111 0.8889 0.6667
12.8 26.4 39.2 72.0+ 85.0
15.6 29.2 42.0 76.9+ 86.8
17.8 30.0 49.3 77.2 87.2+
24.0+ 30.8+ 58.4+ 82.4 90.6
94.4+ 96.5 97.2+ 98.6 + 106.0+ 114.8+ 117.2+ 140.0+ 168.0+ 170.5+ 196.0 198.5+ 注：+ 表示该数据为失访删失数 据（不完全数据）
单纯手术-censored
时间（天）
两疗法生存率的比较 两组或各组生存率是由样本资料 算得，所以必然存在抽样误差， 要比较生存率间有无差别，需要 进行假设检验。
最多见的生存率比较方法是
时序检验法（Log rank test）
以例1为例，计算两种方法治疗肝癌 生存率的比较 设：单纯手术为A疗法
手术加放疗为B疗法
表1 两种疗法肝癌病人的随访时间 单纯手术 52 78 92 96 105 123 145 136+ 157+ 182+ 209+ 224+ 手术化疗 79 95 117 175 203 102+ 157+ 199+ 216+ 246+ 269
编表注意事项： 1、两种治疗方法分别编表 2、将随访天数从小到大依次排列 3、若遇到随访天数一样但结局不同 者，将死亡结局（完全数据）排在 前面，不完全数据（截尾数据）排 在后面。
B 102+ A 105 1 B 117 0 . . . . . . B 269 0 T 7
0 1 . . 1 6
… 8 1 8 1 7 . . . . 1 0 13 12
9 17 … 8 16 0.50 8 15 0.47 . . ... . . ... 1 1 0.00 11 23 5.52
… 0.50 0.53 ... ... 1.00 7.48
2、死亡概率 q 指病人死于某时段 的可能性的大小 q=某年内死亡数/某年年初观察人数 当存在截尾数据时，分母应该用校 正观察人数 校正观察人数 =年初观察人数-1/2截尾人数
3、生存概率 p 是死亡概率的对立 面，指某时段存活的可能性大小 P=1-q =活满某一年人数 / 某年年初人数 4、生存率（累计生存概率） 直接法：简单但有较大缺点 寿命表法：比较常用（适用于有截 尾数据的生存随访资料）
续上表 N t dn
q
p
S(t)
5 105 1 8 0.1250 0.8750 0.5833
6 123 1 7 0.1429 0.8571 0.5000
7136+0 6 0.0000 1.0000 0.5000
8 145 1 5 0.2000 0.8000 0.4000
9157+0 4 0.0000 1.0000 0.4000
组 随访 死亡数 别 天数 A B T A 78 1 0 1 B 79 0 1 1 A 92 1 0 1 B 95 0 1 1 A 96 1 0 1
存活数 A B T 11 11 22 10 11 21 10 10 20 9 10 19 9 9 18
预期死亡 A B 0.50 0.50 0.48 0.52 0.50 0.50 0.47 0.53 0.50 0.50