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临床试验样本数量计算器

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简介：
临床试验样本数量计算器是一款专为医学研究人员设计的应用程序，旨在帮助用户准确计算和确定临床研究中所需的样本量。通过输入必要的参数如功效、显著性水平及预期效应大小，该工具可以迅速提供科学合理的样本数建议，从而提高研究的可靠性和有效性。 仅供个人交流使用，不得用于商业目的；所得结果仅供参考。

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  • 临床试验样本数量计算器
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    临床试验样本数量计算器是一款专为医学研究人员设计的应用程序，旨在帮助用户准确计算和确定临床研究中所需的样本量。通过输入必要的参数如功效、显著性水平及预期效应大小，该工具可以迅速提供科学合理的样本数建议，从而提高研究的可靠性和有效性。 仅供个人交流使用，不得用于商业目的；所得结果仅供参考。
     
  • 临床试验结果预测分析：基于临床试验数据
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    本研究聚焦于通过先进的统计与机器学习方法，对临床试验数据进行深度挖掘和模式识别，以实现对未来临床试验结果的精准预测。致力于提升药物研发效率及成功率。 临床试验结果预测 1. 通过Conda安装 使用conda.yml文件创建并激活环境： ``` conda env create -f conda.yml conda activate predict_drug_clinical_trial ``` 2. 原始数据 原始数据存储在`.ClinicalTrialGov`目录中，包含超过348,891条临床试验记录。由于不断新增的临床试验信息，数据量会持续增长。 3. 数据预处理 3.1 收集所有NCTID 从`.ClinicalTrialGov`目录下收集所有的XML文件，并将结果存放在`data/all_xml`中： ``` find ClinicalTrialGov -name NCT*.xml | sort > data/all_xml ``` 3.2 疾病分类到ICD-10编码 此步骤涉及将疾病名称映射为ICD-10编码，输入数据包括ClinicalTrialGov目录下的文件和`data`中的重写内容。
     
  • ISO 14155-2020中文版：医疗器械人类受试者临床研究——临床试验质量管理规范.pdf
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    本手册提供了关于执行医疗器械临床试验的质量管理规定，遵循ISO 14155-2020标准，并特别关注保障参与试验的人体受试者的权益和安全。 ISO 14155-2020《医疗器械的人类受试者临床研究—临床试验质量管理规范》提供了关于在人类受试者中进行医疗器械临床试验的质量管理的详细规定。该标准旨在确保临床试验的安全性、有效性和伦理合规，为相关从业人员提供指导和参考依据。
     
  • OpenClinica：全球首款商业开源的电子数据捕获和临床数据管理临床试验软件
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    OpenClinica是一款领先的商业开源电子数据捕获与临床数据分析软件，专为优化临床试验设计、执行及患者数据管理而生。 欢迎！ OpenClinica 是一款用于电子数据捕获（EDC）和临床数据管理（CDM）的开源软件，旨在通过智能、安全的方式优化临床试验的工作流程。使用 OpenClinica 可以实现以下功能： - 建立研究项目； - 创建并维护eCRF表单； - 设计规则编辑检查来确保数据质量； - 安排患者的就诊时间及管理患者信息； - 通过网络从各个研究站点收集 eCRF 数据； - 监控和管理系统中的临床数据，以提高试验透明度和效率； - 提供审计追踪功能以及电子签名支持，保障数据完整性和可追溯性； - 实现基于角色的访问控制机制来保护敏感信息的安全性； - 支持数据导入导出操作，便于与其他系统集成或进行备份工作； - 快速提取所需的数据以用于分析和报告目的。 入门指南 为了请求新功能，请按照相关流程提交申请或发起讨论。
     
  • 临床检验结果评估
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    《临床检验结果评估》是一本专注于指导医疗专业人员如何解读和应用实验室检测数据于临床诊断与治疗决策中的实用手册。 《临床检验结果的评价》是一本实用且便于参考的书籍，非常适合临床医生使用。
     
  • TCGA临床数据的提取
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    本研究聚焦于从TCGA数据库中高效、准确地提取临床相关信息，旨在为癌症研究和治疗提供有力的数据支持。 自己编写程序来整理和提取TCGA的临床信息，以便进行生存分析。
     
  • 临床资料分析
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    《临床资料分析》是一本专注于医疗数据分析的专业书籍，深入探讨了如何通过统计学方法和数据挖掘技术解析临床研究中的海量信息。本书旨在帮助医学研究人员、医生及数据分析师提高其在临床试验设计、患者预后评估以及药物疗效评价等方面的能力。 临床数据在医疗领域扮演着重要角色，它们记录了患者的病史、症状、检查结果及治疗方案等多种信息，是医学研究与临床决策的关键依据。Perl作为一种强大的脚本编程语言，在处理文本数据方面表现出色，因此常被用于临床数据分析中的数据清洗、转换和整合。 在进行临床数据的分析时，Perl可以执行以下任务： 1. 数据清洗：由于临床数据通常来自不同的信息系统且格式不一，可能存在缺失值、异常值或输入错误。通过正则表达式，Perl能够高效地校验并清理这些数据，如修正日期格式、去除无关字符和处理空值等。 2. 数据转换：Perl可以轻松地将数据从一种格式转换为另一种（例如CSV到JSON或XML到TSV），这有助于临床研究中的标准化操作，便于后续的统计分析。 3. 数据整合：当需要合并来自多个来源的数据时，Perl能够解决这些问题，如基于患者ID或就诊日期进行数据匹配和连接。 4. 数据预处理：在执行统计分析前，Perl可以完成分组、计算衍生变量及编码分类变量等操作。例如根据性别（男性/女性）创建二进制变量或者计算年龄中位数。 5. 脚本自动化：编写Perl脚本来批量处理大量文件对于大型临床数据库特别有用，如遍历目录中的所有CSV文件并逐个进行数据处理后保存结果。 6. 数据导出：经过处理的数据可以通过Perl以各种格式导出（例如数据库、统计软件或可视化工具）。 ClinEpiData-master可能包含一个用于临床流行病学数据分析的Perl项目，内容包括： 1. 原始临床数据文件； 2. 用于清洗、转换和整合等操作的Perl脚本； 3. 经过处理后的标准化格式的数据文件； 4. 包含说明文档或使用指南以帮助理解各模块功能及其用法的信息。 5. 测试数据及预期输出，以便验证脚本的有效性。 通过学习ClinEpiData-master中的Perl脚本，可以掌握利用Perl进行临床数据分析的方法和技术，从而提高工作效率并确保研究结果的准确性和可靠性。