マインドマップギャラリー レトロスペクティブペーパー
これは、レトロスペクティブペーパーに関するマインドマップであり、主に関連するコンテンツと、提出、執筆方法、統計的方法、トピック選択を含むレトロスペクティブペーパーを書く手順を紹介します。
2025-03-02 13:22:21 に編集されましたルミ:精神的な目覚めの10次元。あなたが自分自身を探すのをやめるとき、あなたが探しているのはあなたを探しているので、あなたは宇宙全体を見つけるでしょう。あなたが毎日忍耐することは何でもあなたの精神の深みへの扉を開くことができます。沈黙の中で、私は秘密の領域に滑り込み、私は私の周りの魔法を観察するためにすべてを楽しんだが、何の騒ぎをしなかった。翼で生まれたときに、なぜcraいるのが好きですか?魂には独自の耳があり、心が理解できないことを聞くことができます。すべてへの答えを内向きに求めてください、宇宙のすべてがあなたの中にあります。恋人たちはどこかで会うことはなく、この世界には別れもありません。傷は光があなたの心に入るところです。
慢性心不全は、心拍数の速度の問題だけではありません!これは、心筋収縮と拡張期機能の減少によって引き起こされ、それが不十分な心拍出量につながり、肺循環の鬱血と全身循環のうっ血を引き起こします。原因、誘導、補償メカニズムまで、心不全の病態生理学的プロセスは複雑で多様です。浮腫を制御し、心臓の前面と後負荷を減らし、心臓の快適機能を改善し、基本的な原因を予防し、治療することにより、この課題に効果的に対応できます。心不全とマスタリング予防と治療戦略のメカニズムと臨床的症状を理解することによってのみ、心臓の健康をよりよく保護できます。
虚血再灌流損傷は、臓器や組織が血液供給を回復すると、細胞機能と代謝障害、構造的損傷が悪化する現象です。その主なメカニズムには、フリーラジカル生成の増加、カルシウム過負荷、および微小血管および白血球の役割が含まれます。心臓と脳は一般的な損傷した臓器であり、心筋の代謝と超微細構造の変化、心機能の低下などの変化として現れます。予防と制御の測定には、フリーラジカルの除去、カルシウム過負荷の減少、代謝の改善、低温、低温、低圧などの再灌流条件の制御が含まれます。これらのメカニズムを理解することは、効果的な治療オプションの開発に役立ち、虚血性損傷を軽減するのに役立ちます。
ルミ:精神的な目覚めの10次元。あなたが自分自身を探すのをやめるとき、あなたが探しているのはあなたを探しているので、あなたは宇宙全体を見つけるでしょう。あなたが毎日忍耐することは何でもあなたの精神の深みへの扉を開くことができます。沈黙の中で、私は秘密の領域に滑り込み、私は私の周りの魔法を観察するためにすべてを楽しんだが、何の騒ぎをしなかった。翼で生まれたときに、なぜcraいるのが好きですか?魂には独自の耳があり、心が理解できないことを聞くことができます。すべてへの答えを内向きに求めてください、宇宙のすべてがあなたの中にあります。恋人たちはどこかで会うことはなく、この世界には別れもありません。傷は光があなたの心に入るところです。
慢性心不全は、心拍数の速度の問題だけではありません!これは、心筋収縮と拡張期機能の減少によって引き起こされ、それが不十分な心拍出量につながり、肺循環の鬱血と全身循環のうっ血を引き起こします。原因、誘導、補償メカニズムまで、心不全の病態生理学的プロセスは複雑で多様です。浮腫を制御し、心臓の前面と後負荷を減らし、心臓の快適機能を改善し、基本的な原因を予防し、治療することにより、この課題に効果的に対応できます。心不全とマスタリング予防と治療戦略のメカニズムと臨床的症状を理解することによってのみ、心臓の健康をよりよく保護できます。
虚血再灌流損傷は、臓器や組織が血液供給を回復すると、細胞機能と代謝障害、構造的損傷が悪化する現象です。その主なメカニズムには、フリーラジカル生成の増加、カルシウム過負荷、および微小血管および白血球の役割が含まれます。心臓と脳は一般的な損傷した臓器であり、心筋の代謝と超微細構造の変化、心機能の低下などの変化として現れます。予防と制御の測定には、フリーラジカルの除去、カルシウム過負荷の減少、代謝の改善、低温、低温、低圧などの再灌流条件の制御が含まれます。これらのメカニズムを理解することは、効果的な治療オプションの開発に役立ち、虚血性損傷を軽減するのに役立ちます。
レトロスペクティブペーパー
トピック選択
重要なポイント
小説
新しい技術、新薬、新しい手術を標的とする治療研究
新しいターゲット、新しい分子、新しい診断標的診断研究
新しいモデル、新しい評価、新しい予測ターゲット予測研究
新しい方法、新しい実験、新しいスケール - 新しい方法、新しいデザイン、または大規模な臨床研究
実行可能
研究は実現可能です
トピック選択のデータはありますか
サンプルは十分ですか?
データは完成していますか?
それは動作します
研究には臨床応用価値があります
トピックを選択する方法
上司の肩に立っています
部門で新しい外科技術、治療方法、臨床薬を利用する
他の誰かの肩の上に立っています
最新の文献を見つけ、最新の予測モデルとターゲットを理解し、あなたの思考を変える
例えば。 CNSスコアは、非小細胞肺癌に対するピムコス患者の予後を予測する
文献検索と管理
一般的に使用されるデータベース
抽象データベース
英語:PubMed、Web of Science、Embase
中国語:Wanfang、CNKI、VIP、CBM
フルテキストデータベース
中国:中国のジャーナルのフルテキストデータベース
英語:Geenmedical(Sci-Hub)、Sciencedirect、SpringerLink
検索戦略
戦略を読む
文学の集中的な読書
ほとんどのキーワードを遵守 - 全文読書 - 記事構造、参照
文学の大まかな読書
いくつかのキーワードを遵守します - 読み取りを選択 - メソッドテーブル参照
広範な文献を読んでください
1つのキーワードに準拠します - 抽象読み取り - 背景ディスカッション、リファレンス
中国の雑誌文学をもっと読んでください
検索方法
全文検索
PubMed、Web of Science、Sci-Hub、Geenmedicalの推奨事項、元の配信または電子メールのリクエスト
トピック選択
雑誌方法:プロのフィールド雑誌を検索し、最新の文献を閲覧します
病気の方法を決定します
決定されたタイプ方法:特定のタイプの記事を検索する
包括的な方法
新規を確認してください
または
文学のグレーディングリーディング
エンドノート
記事構造
コア要素
研究オブジェクト
除外基準と臨床データを含めます
研究方法
介入測定、比較測定
評価測定
メジャーエンディング、二次エンディング
統計的方法
一般統計、特別統計
アーキテクチャ方法
治療研究
ターゲット研究
統計的方法
データ収集とエントリ
研究オブジェクトリスト:ベースラインデータ、実験室データ、ターゲットなど。
介入:治療データ
評価測定:結果インジケーター、フォローアップ結果
統計的方法と可変タイプ
連続変数 - 入力数値、バイナリ分類変数 - 入力 - (はい= 1、いいえ= 0)、マルチカテゴリ変数 - 変数名、順序付けされた変数 - レベルデータ、生存データ - ステータス時間
応用
交絡因子を備えたすべての非ランダム化研究/研究データで使用されるデータ
SPSSデータ入力
自動インポート(推奨) - ファイル - データのインポート-Excel-データセットの選択 - 変数名と変数情報の調整
手動エントリ:ファイル - 新しいデータ - 変数ビュー - Excelに従って変数を定義 - データを入力する
PSMに一致するPronenessスコア
コンセプト
特定の重要な臨床特性の観点から、選択されたオブジェクトが同等になるように、特定の統計的方法を介して実験グループと対照群をスクリーニングすることを意味します。
原理
通常、グループ化された変数は従属変数として使用され、結果に影響を与える可能性のある交絡因子は共変量として構築され、各観測モデルの複数の共変量の傾向スコアを取得し、近接原理に従って一致させます。
PSM後のテスト方法
サブテーマ1
サブテーマ1
PSMにSPSSを使用します
医療統計
データ型
測定データ:測定は値のサイズであり、通常はユニットがあります
連続変数:高さ、重量
離散変数:妊娠、下痢
説明方法:正規分布:平均±標準偏差(離散サイズ);
データのカウント(分類されたデータ):特性によってグループ化され、数をカウントし、通常は測定単位がありません
無秩序な分類データ:各項目は互換性がなく、2項目分類と複数項目分類データに分けられます:ABO血液型など
秩序ある分類データ:あらゆる種類の種子が階層的な順序関係を持っています:NYHA心臓機能グレーディング
説明方法:相対比較、組成比、速度(罹患率、死亡率、有病率):症例数(憲法比)
自信間隔:
特定の確率(信頼性)に基づいて、未知の全体的なパラメーターの可能性のある存在の範囲を推定する
仮説テスト
H0の確率
通常のテスト方法
頻度分布のヒストグラム
分析 - 統計 - 周波数 - チャートタイプ)ヒストグラム(ヒストグラムの通常の曲線を表示);
KS検査
ノンパラメトリックテスト - 古いダイアログ - 単一のサンプルK -S、テスト変数のリスト
探索テスト方法(推奨):ヒストグラム、Q-Qグラフ、K-Sテストを含む
記述統計統計 - エクスポレーションフィギュアファクターレベルの並置、STEMおよびリーフグラフ、テスト付き通常のグラフ
分散の均一性テスト
レバイン検査
たとえば、t検定中の分散の均一性テスト:分析 - 比較平均 - 独立したサンプルt検定 - 分散の均一性(p> 0.05)のときに最初の行の結果を選択し、分散の均一性(p <0.05)の場合の2番目の行の結果を選択します。
不均一な分散に対処する方法
ノンパラメトリックテストを選択します
ブラウンフォーシスまたはウェルチの正しい値を選択します
操作:単一因子ANOVAテストオプション統計(均一性テスト、ブラウンフォーシティ、ウェルチ)、特定の分析に従って除外する症例
2つのペア、タムハネのT2またはダネットのT3などを比較する場合、不平等な分散の仮定。
単変量ANOVAテストポストHOC比較比較は、等しい分散の仮定(Tamheni、Dunnett T3)、有意なレベル0.05
データ検査方法の測定
パラメーターテスト(正規分布)
2つのグループ-Tテスト(条件:計測データ、単一サンプルまたは2つのサンプル、正規分布、等しい分散)
単一サンプルTテスト:サンプルの平均と母集団平均の間に違いがあるかどうかの比較
例:CAD患者の年齢は60歳以上ですか?
操作:分析 - 平均 - 単一サンプルTテストの比較
独立したTテスト(独立サンプル):2つのサンプルの平均に違いがあるかどうかの比較
CABGグループとPCIグループ間の年齢の比較
操作:分析 - 平均 - 独立サンプルTテストの比較
ペアのt検定(ペアのサンプル):2つのペアのサンプルの平均数に違いがあるかどうかの比較
サンプル:1。2つの均質な被験者は、2つの異なる治療を受けました(同じ状態、同じ年齢、またはPSM後のペアの患者; 2。同じ被験者の2つの部分が異なる治療を受けました(左右の腕に別々に投与されました)。
例:PSM後のCBGグループとPCIグループ間の年齢の比較
分散のマルチグループ分析(条件:計測データ、2つのサンプルまたは複数のサンプル、正規分布、分散)
一元配置分散分析:複数のグループのサンプルの平均数に違いがあるかどうかの比較
例:4つの患者グループのメトロロジーデータの比較
操作 - 分析 - 平均値の比較 - 単一因子ANOVAテスト - 依存変数選択測定データ比較、因子選択グループ - オプションチェック説明、分散均一性テスト、ブラウンフォーシティ、ウェルチ)
複数のグループの平均間の比較:グループ間の違いのさらなる比較
一般的なテスト:SNK-Qテスト(統計的な違いがある場合にのみp値は表示されません)、LSD-Tテスト(P値は小さいが、タイプIエラーが発生しやすい)、Dunnett-Tテスト(コントロールグループとの比較)、Bonfferoniメソッド(保守的、比較は多い場合は利用可能ではない場合は利用可能))
ランダムブロック設計(互換性グループ設計):各ブロックで観測されたオブジェクトの特性が可能な限り近いことを確認してください
患者の4つのグループの測定データの比較、および4つのグループとゾーングループ間の総コレステロール削減値に違いがあるかどうかが観察されました。
操作 - 分析 - 一般的な線形モデル - 単変量 - 観測インジケーターを従属変数に選択し、グループとブロックグループを固定因子に選択し、モデル内の構造アイテムを選択し、グループを選択し、グループをメイン効果にブロックする - イベント後に複数の比較を行い、比較する必要がある要因を選択し、結果出力、グループP <0.01、違います。
繰り返し測定データの分散分析:サンプルの複数のグループの異なる時点での同じ指標の変化の比較。
例:治療後、4ヶ月と2ヶ月の患者グループの前、コレステロールの合計指数
操作 - 一般的な線形モデル - 測定繰り返し - 定義係数時間、レベル3-定義 - 異なる時点での変数を選択 - サブジェクト間因子への選択 - 球状テスト、p> 0.05、時間、p <0.001、異なる時点で有意差がありますグループ
ノンパラメトリックテスト(非正規分布)
Mann-WhitneyUテスト(独立サンプル)
操作:分析 - ノンパラメトリックテスト - 古いダイアログボックス-2個の独立サンプル - グループ変数とテスト変数にそれぞれグループと比較変数を選択 - オプション - 統計(説明、四分位数)テストに従ってケースを除外します -
ウィルコクソンランクサムテスト(ペアサンプル)
操作:分析 - ノンパラメトリックテスト - 古いダイアログボックス-2関連サンプル - それぞれ2つのペアの変数を選択します - オプションをクリックします(説明、四分位)テストに従ってケースを除外します
複数の独立したサンプルのノンパラメトリックテスト
Kruskal-Wallisランク合計テスト
操作:分析 - ノンパラメトリックテスト - 古いダイアログボックス-K独立サンプル - グループ変数とテスト変数を選択します - クリックオプション、(説明、四分位数を確認)テストに従ってケースを除外します
複数のグループの独立サンプルの比較のペア
分析 - ノンパラメトリックテスト - 独立サンプル - ターゲット定数 - フィールド(選択したグループ変数とテストフィールドを選択) - 設定(選択カスタムテスト-Kruzkar -Wally、すべてペアで) - adjの重要性を選択します
複数のペアサンプル(ランダムゾーン)ノンパラメトリックテスト
フリードマンMテスト(不満のない正規分布と分散)
操作 - 分析 - ノンパラメトリックテスト - 古いダイアログボックス-K関連サンプル - テスト変数(グループに注意)、テストタイプ-Fuリードマン - 統計 - 説明、四分位数
データ検査方法のカウント
ノンパラメトリックテスト方法(レベルデータ):全体的な分布の未知のデータに適用され、分布の均一性に準拠していません
Kruskal-Wallisランク合計テスト(独立サンプル)
サンプルの2つのグループの平均ランクを比較することにより、2つの独立したサンプルの測定データとカウントデータが2つの独立したサンプルに適しているかどうかをテストできます。
フリードマンMテスト(ペアサンプル
カイ二乗検査(グレード情報)
ノンパラメトリックテスト方法
サバイバル分析
相関および回帰分析
診断研究とROC曲線
統計的推論とサンプルサイズの推定
書き込み方法
提出する
無料のテーマ
PSMの一致した前兆