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Box-Cox变换是Box和Cox在1964年提出的一种广义幂变换方法,是统计建模中常用的一种数据变换,用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后,可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。

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一个SAS encoding的问题

当SAS的配置附件选择u8的sasv9.cfg后,SAS的-ENCODING参数就变成UTF-8,那么若输入数据是其他格式,如euc-cn Simplified Chinese (EUC);那么若不将SAS session 转化未UTF-8,则可能会出现以下报错:

ERROR: Some character data was lost during transcoding in the data set MYDATA.DS3. Either the data contains characters that are not representable in the new encoding or truncation occurred during transcoding.

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什么是参考值范围(Reference interval):

是指来源于大量的正常人群中有关实验测定数据,并根据正常人群中不同年龄、性别分别进行统计分析,得到了绝大多数人群中数据的分布范围,并以此确定参考值范围。对超出参考值界限不大的异常值,可以根据病人的临床表现区别对待,可以采取治疗措施,也可以进行观察。

什么是医学决定水平(Medicine decide level):

是临床医生在诊断和治疗疾病时应该掌握和使用的数据,它不同于参考值的另一些限值,临床医生可以通过观察测定值是否高于或低于这些限值,可在疾病诊断中起排除或确认的作用,或对某些疾病进行分级或分类,或对预后作出估计,以提示医师在临床上应采取何种处理方式,如进一步进行某一方面的检查,或决定采取某种治疗措施等等。


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SAS 系统全称为 Statistics Analysis System,最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于 1976 年成立了 SAS 软件研究所,正式推出了 SAS 软件。经过多年的发展,SAS 已被全世界 120 多个国家和地区的近三万家机构所采用,直接用户则超过三百万人,遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。

SAS在读书那会就听说了,但是由于其极其贵。。而且在学术界用的似乎并不广?所以也就没接触过了。

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随手记一下

R语言在下载时是不区分语言版本的,但软件的语言版本是跟操作系统语言一致,比如win10操作系统设置为中文,则R语言安装后则是显示中文

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本文只是对网上收集资料的简单整理

非劣效设计临床试验指导原则中:

当确证某个药物疗效时,优效试验(试验药与安慰剂、试验药的较低剂量或阳性药相比较的优效性)一般是理想选择。当优效试验不适用时,如使用安慰剂对照不符合伦理要求,可考虑采用非劣效试验。非劣效试验是为了确证试验药临床疗效,即使低于阳性对照药,但其差异也是在临床可接受范围之内。

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一般在诊断试剂注册的临床试验中,对于acceptance criteria,一般是看其CI(confidence interval)的下限比较多(一般在sample size的时候也多设计下限条件);不同acceptance criteria对应的CI计算方法也各有不同,但是也都是比较常见的几种:

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试验中如有金标准,在与金标准比较时,应报告灵敏性和特异性、阳性似然比和阴性似然 比、阳性预测值和阴性预测值、其双侧95%置信区间。与非金标准比较时,应报告阳性一致性 百分比、阴性一致性百分比、总体一致性百分比,仅仅使用“敏感性”和“特异性”描述新试验与 非金标准的比较结果是不恰当的

而对于一致性的计算,使用Kappa检验的方法

Kappa检验由Cohen于1960年提出,因此又称为Cohen's Kappa

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以下内容均参考自:Differences between SOPs and WPs

相比学术界,在医药行业,SOP(Standard Operating Procedures)和WP( Working Procedures)对我们至关重要;虽然在我刚毕业那几年,我几乎没接触过SOP。。。

在学术环境工作的人,假如刚进入工业界,通常会有一个不适用的地方,遇到一些意想不到的困难,其中一个原因可能就是缺少遵守严格的工业SOP的经验。假如面试的候选人不了解SOP,那么该候选人在工业界可能还有一段适应的过程

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在一些临床试验分析中,一般要求所有输出的结果中不能有errors和warnings;对于SAS而言,我们只需要查看SAS导出的log日记即可,但对于R而言,Rstudio/R都没有现成的功能来完成这个步骤。还好R可以通过sink()函数功能来实现

以下均是网上搜索整理的,若有更好的办法,可以交流下哈。。。

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免疫组织化学检测(IHC)是病理诊断中常用的一种检测手段,它是利用带标记的特异性抗体(或抗原)与组织内抗原(或抗体)进行特异性结合并通过化学反应使标记抗体显色,以此来对组织细胞内抗原进行定位、定性及定量的研究。

PD-L1免疫组化检测,作为当前肿瘤治疗领域中最具前景的研究方向之一,肿瘤免疫治疗是通过调动机体的免疫系统,增强抗肿瘤免疫力,从而抑制和杀伤肿瘤细胞

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一般我们是将检测结果跟临床金标准进行比较,常见的诊断指标如灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等。但是当在方法学比较没有临床金标准(即对照方法不是临床金标准)时,那么我们就无法估计其实际的灵敏度和特异度,此时可以考虑用阳性一致性(positive percent agreement, PPA)和阴性一致性(negative percent agreement, NPA),这种情况还是比较常见的(比如在组织诊断中)

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以下内容参考EP09-A3和一些网上资料

平时研究工作中我们会用到最小二乘法的线性回归来做线性拟合;但是对于检测仪器(器械诊断领域)的方法学比较或者仪器间比较试,我们不仅要考虑Y所引入的随机误差,还需要考虑X所引入的随机误差,这时最小二乘法就不适用了,可以考虑用Deming回归

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概念

通常我们对于biomarker的预测模型会用ROC曲线来评价其性能,但是对于一些生存资料数据的预测模型或者需要加入时间因素,则会使用时间依赖(time dependent)的ROC曲线

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R中一些包及函数,由于其实用便捷性,总会不经意间改变人们的代码习惯,比如pivot(旋转)数据

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