医咖会-临床研究学习和交流平台
医咖会-临床研究学习和交流平台 科研专栏 研究方法 研究问答 研究进展 科研服务 数据库搭建(EDC) 统计分析服务 医咖社区 会员中心 会员 提问 注册 研究设计 R语言生存分析 预测模型 SPSS教程 公开数据库 文献计量分析 机器学习 课程介绍 中医药临床研究设计概述 中医药随机对照试验的设计与实施 中医药随机对照试验的基本设计要素 中医药随机对照试验的假设检验类型 中医药随机对照试验的样本量估计 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(一):差异性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(二):优效性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(三):等效性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(四):非劣效性试验 生存分析简介 课程网站介绍及生存分析简介 R环境准备 R环境准备 Kaplan-Meier分析 Kaplan-Meier分析简介 survminer包 ggsurvfit包和survRM2包 Cox模型 Cox模型简介 Cox模型的估计 Cox模型生存曲线的绘制 Cox模型可视化工具 AFT模型 AFT模型简介和Weibull模型的估计 Weibull模型的可视化工具 CRM模型 竞争风险模型简介 计算CIF 绘制CIF曲线 Gray检验和估计Fine-Gray模型 机器学习 随机生存森林模型 随机生存森林模型的估计和可视化 GBM-Survial模型的估计和可视化 概述 临床预测模型的基本概念及应用场景 临床预测模型分类:疾病诊断和预后模型 构建临床预测模型的基本步骤 数据处理 临床预测模型样本量的估算 数据异常值的识别和处理 缺失值的识别和填补方法 纳入临床预测模型的自变量转换类型 构建模型 基于Logistic回归构建临床预测模型 基于Cox回归构建临床预测模型 采用Lasso回归实现对自变量的筛选 结果展示 临床预测模型结果展示可视化:森林图 让临床预测模型更加简单易懂:列线图 模型评价 评价临床预测模型的区分能力:ROC曲线及AUC 不同模型之间的预测能力比较:NRI和IDI指数 评价临床预测模型的校准能力:校准曲线 预测模型在临床中的实际效用:决策曲线DCA 临床预测模型的内部验证和外部验证 报告规范 TRIPOD解读:题目和摘要报告规范 TRIPOD解读:前言和方法报告规范 TRIPOD解读:结果和结论报告规范 t检验 单样本t检验-SPSS教程 独立样本t检验【简】-SPSS教程 独立样本t检验【详】-SPSS教程 配对样本t检验【简】-SPSS教程 配对样本t检验【详】-SPSS教程 卡方检验/Fisher精确检验 卡方检验(2x2)-SPSS教程 卡方检验和Fisher精确检验(2x2)-SPSS教程 卡方检验(2xC)【简】-SPSS教程 卡方检验(2xC)【详】-SPSS教程 Fisher精确检验(2xC)-SPSS教程 卡方检验(R×C)-SPSS教程 配对卡方检验【简】-SPSS教程 配对卡方检验【详】-SPSS教程 比值比(2×2)的计算-SPSS教程 相对危险度(2×2)的计算-SPSS教程 卡方拟合优度检验-SPSS教程 两个有序分类变量相关性的卡方检验-SPSS教程 分层卡方检验-SPSS教程 方差分析 单因素方差分析【简】-SPSS教程 单因素方差分析【详】-SPSS教程 两因素方差分析-SPSS教程 单因素重复测量方差分析-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【简】-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【详】-SPSS教程 单因素协方差分析【简】-SPSS教程 单因素协方差分析【详】-SPSS教程 诊断试验 多项测量指标的ROC曲线分析-SPSS教程 组内相关系数(ICC)-SPSS教程 Cohen's kappa系数-SPSS教程 Weighted Kappa系数-SPSS教程 Kendall's W检验-SPSS教程 相关分析 Pearson相关性分析SPSS教程 Spearman相关分析-SPSS教程 Kendall's tau-b相关系数-SPSS教程 生存资料 Cox回归-SPSS教程 KM曲线【简】-SPSS教程 KM曲线【详】-SPSS教程 回归分析 二分类Logistic回归【简】-SPSS教程 二分类Logistic回归【详】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【简】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【详】-SPSS教程 1:m匹配病例对照Logistic回归-SPSS教程 无序多分类Logistic回归-SPSS教程 简单线性回归-SPSS教程 多重线性回归-SPSS教程 加权最小二乘法-SPSS教程 岭回归-SPSS教程 广义估计方程(GEE)-SPSS教程 分层回归-SPSS教程 非参数检验 Mann-Whitney U检验(两独立样本)-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【简】-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【详】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【简】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【详】-SPSS教程 Friedman检验-SPSS教程 Cochran's Q检验-SPSS教程 其他 1:1倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程 病例与对照的1:1匹配-SPSS教程 克朗巴哈系数(Cronbach's α)-SPSS教程 主成分分析-SPSS教程 1:n倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程 常见医学公开数据库介绍及经验分享 医学公开数据研究现状 常用医学公开数据库介绍 使用公开数据研究经验分享 使用公开数据研究实例分享 NHANES数据库挖掘 NHANES数据介绍及选题 NHANES数据清理与合并 NHANES数据常见分析策略 使用NHANES数据研究实例 CHARLS数据库挖掘 CHARLS数据基本情况 CHARLS数据清理与合并 CHARLS数据选题与分析策略 使用CHARLS数据研究实例 联合多个公开数据开展研究-以HRS家族研究为例 HRS家族多国家老年人群队列简介 HRS家族研究优势及选题分析 HRS家族研究联合分析示例1 HRS家族研究联合分析示例2 概述 文献计量分析学习目的 文献计量分析图谱基础 文献计量分析图谱基础 文献检索基本策略 文献检索基本策略 Web of Science数据导出 Web of Science数据导出 CiteSpace分析实操 CiteSpace合作网络分析 CiteSpace关键词网络分析 VOSviewer分析实操 VOSviewer合作网络分析 VOSviewer关键词/术语分析 1-5分SCI论文结果写作实操 文献计量分析结果框架精讲 合作网络写作精讲 关键词/术语写作精讲 福利课!12分文献计量分析速读 12分文献计量分析速读 人工智能、机器学习、大数据挖掘与医疗健康研究 人工智能浪潮:从ChatGPT到医疗健康研究 机器学习与大数据挖掘:医疗健康研究的新纪元 机器学习基础理论概述 机器学习核心概念和类型 机器学习建模一般流程 机器学习常用算法 机器学习在医学研究中的应用案例教学 基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证 运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型 运用可解释技术实现黑箱模型的可视化与个性化解释:以乳腺癌风险预测模型为例 基于K-means聚类算法挖掘糖尿病患者生化指标的临床亚型 Python与R语言的选择:以SEER数据挖掘为例 多分类预测模型:以疾病严重程度预测为例 深度学习:运用人工神经网络建立肿瘤患者深静脉血栓风险预测模型 TRIPOD和TRIPOD+AI声明解读与临床预测模型论文写作指导 PROBAST和PROBAST+AI预测模型风险偏倚评估工具解读 杨祖耀 流行病学、系统综述 梁辰 流行病学方法学、空间流行病学、慢性病流行病学 杨超 慢性疾病的人群流行病学研究 卓琳 药物流行病学,循证医学 查看更多 精品科研专栏 查看更多 【预售报名】Nature级顶刊图表:R语言科研可视化从入门到精通培训班 围绕R语言基础知识、数据可视化、统计分析等方面展开,并结合医学实际案例进行分析 【预售报名】文献计量学+AI大语言模型临床科研培训班 对于各个领域的研究者,文献计量学的核心目标是帮助研究者更系统、更全面地理解目标领域的研究现状,并通过文献数据来指导科研决策 【预售报名】UK Biobank数据库(英国生物银行)培训班 UK Biobank为临床医生提供了突破时间和资源限制的独特机会 【预售报名】孟德尔+单细胞全文复现(纯生信公共数据挖掘) 不需要做任何湿实验、不依赖自建队列,只需从公开数据把研究做成一篇可发表的机制文章 研究方法 查看更多 软件操作 样本量估算 论文撰写 文献检索管理 循证医学 研究进展 查看更多 内分泌 心脑血管 数据报告 论文撤稿
医咖会-临床研究学习和交流平台 科研专栏 研究方法 研究问答 研究进展 科研服务 数据库搭建(EDC) 统计分析服务 医咖社区 会员中心 会员 提问 注册 研究设计 R语言生存分析 预测模型 SPSS教程 公开数据库 文献计量分析 机器学习 课程介绍 中医药临床研究设计概述 中医药随机对照试验的设计与实施 中医药随机对照试验的基本设计要素 中医药随机对照试验的假设检验类型 中医药随机对照试验的样本量估计 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(一):差异性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(二):优效性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(三):等效性试验 中医药随机对照试验样本量估计的PASS软件实操(四):非劣效性试验 生存分析简介 课程网站介绍及生存分析简介 R环境准备 R环境准备 Kaplan-Meier分析 Kaplan-Meier分析简介 survminer包 ggsurvfit包和survRM2包 Cox模型 Cox模型简介 Cox模型的估计 Cox模型生存曲线的绘制 Cox模型可视化工具 AFT模型 AFT模型简介和Weibull模型的估计 Weibull模型的可视化工具 CRM模型 竞争风险模型简介 计算CIF 绘制CIF曲线 Gray检验和估计Fine-Gray模型 机器学习 随机生存森林模型 随机生存森林模型的估计和可视化 GBM-Survial模型的估计和可视化 概述 临床预测模型的基本概念及应用场景 临床预测模型分类:疾病诊断和预后模型 构建临床预测模型的基本步骤 数据处理 临床预测模型样本量的估算 数据异常值的识别和处理 缺失值的识别和填补方法 纳入临床预测模型的自变量转换类型 构建模型 基于Logistic回归构建临床预测模型 基于Cox回归构建临床预测模型 采用Lasso回归实现对自变量的筛选 结果展示 临床预测模型结果展示可视化:森林图 让临床预测模型更加简单易懂:列线图 模型评价 评价临床预测模型的区分能力:ROC曲线及AUC 不同模型之间的预测能力比较:NRI和IDI指数 评价临床预测模型的校准能力:校准曲线 预测模型在临床中的实际效用:决策曲线DCA 临床预测模型的内部验证和外部验证 报告规范 TRIPOD解读:题目和摘要报告规范 TRIPOD解读:前言和方法报告规范 TRIPOD解读:结果和结论报告规范 t检验 单样本t检验-SPSS教程 独立样本t检验【简】-SPSS教程 独立样本t检验【详】-SPSS教程 配对样本t检验【简】-SPSS教程 配对样本t检验【详】-SPSS教程 卡方检验/Fisher精确检验 卡方检验(2x2)-SPSS教程 卡方检验和Fisher精确检验(2x2)-SPSS教程 卡方检验(2xC)【简】-SPSS教程 卡方检验(2xC)【详】-SPSS教程 Fisher精确检验(2xC)-SPSS教程 卡方检验(R×C)-SPSS教程 配对卡方检验【简】-SPSS教程 配对卡方检验【详】-SPSS教程 比值比(2×2)的计算-SPSS教程 相对危险度(2×2)的计算-SPSS教程 卡方拟合优度检验-SPSS教程 两个有序分类变量相关性的卡方检验-SPSS教程 分层卡方检验-SPSS教程 方差分析 单因素方差分析【简】-SPSS教程 单因素方差分析【详】-SPSS教程 两因素方差分析-SPSS教程 单因素重复测量方差分析-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【简】-SPSS教程 两因素重复测量方差分析【详】-SPSS教程 单因素协方差分析【简】-SPSS教程 单因素协方差分析【详】-SPSS教程 诊断试验 多项测量指标的ROC曲线分析-SPSS教程 组内相关系数(ICC)-SPSS教程 Cohen's kappa系数-SPSS教程 Weighted Kappa系数-SPSS教程 Kendall's W检验-SPSS教程 相关分析 Pearson相关性分析SPSS教程 Spearman相关分析-SPSS教程 Kendall's tau-b相关系数-SPSS教程 生存资料 Cox回归-SPSS教程 KM曲线【简】-SPSS教程 KM曲线【详】-SPSS教程 回归分析 二分类Logistic回归【简】-SPSS教程 二分类Logistic回归【详】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【简】-SPSS教程 有序多分类Logistic回归【详】-SPSS教程 1:m匹配病例对照Logistic回归-SPSS教程 无序多分类Logistic回归-SPSS教程 简单线性回归-SPSS教程 多重线性回归-SPSS教程 加权最小二乘法-SPSS教程 岭回归-SPSS教程 广义估计方程(GEE)-SPSS教程 分层回归-SPSS教程 非参数检验 Mann-Whitney U检验(两独立样本)-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【简】-SPSS教程 Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【详】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【简】-SPSS教程 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【详】-SPSS教程 Friedman检验-SPSS教程 Cochran's Q检验-SPSS教程 其他 1:1倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程 病例与对照的1:1匹配-SPSS教程 克朗巴哈系数(Cronbach's α)-SPSS教程 主成分分析-SPSS教程 1:n倾向性评分匹配(PSM)-SPSS教程 常见医学公开数据库介绍及经验分享 医学公开数据研究现状 常用医学公开数据库介绍 使用公开数据研究经验分享 使用公开数据研究实例分享 NHANES数据库挖掘 NHANES数据介绍及选题 NHANES数据清理与合并 NHANES数据常见分析策略 使用NHANES数据研究实例 CHARLS数据库挖掘 CHARLS数据基本情况 CHARLS数据清理与合并 CHARLS数据选题与分析策略 使用CHARLS数据研究实例 联合多个公开数据开展研究-以HRS家族研究为例 HRS家族多国家老年人群队列简介 HRS家族研究优势及选题分析 HRS家族研究联合分析示例1 HRS家族研究联合分析示例2 概述 文献计量分析学习目的 文献计量分析图谱基础 文献计量分析图谱基础 文献检索基本策略 文献检索基本策略 Web of Science数据导出 Web of Science数据导出 CiteSpace分析实操 CiteSpace合作网络分析 CiteSpace关键词网络分析 VOSviewer分析实操 VOSviewer合作网络分析 VOSviewer关键词/术语分析 1-5分SCI论文结果写作实操 文献计量分析结果框架精讲 合作网络写作精讲 关键词/术语写作精讲 福利课!12分文献计量分析速读 12分文献计量分析速读 人工智能、机器学习、大数据挖掘与医疗健康研究 人工智能浪潮:从ChatGPT到医疗健康研究 机器学习与大数据挖掘:医疗健康研究的新纪元 机器学习基础理论概述 机器学习核心概念和类型 机器学习建模一般流程 机器学习常用算法 机器学习在医学研究中的应用案例教学 基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证 运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型 运用可解释技术实现黑箱模型的可视化与个性化解释:以乳腺癌风险预测模型为例 基于K-means聚类算法挖掘糖尿病患者生化指标的临床亚型 Python与R语言的选择:以SEER数据挖掘为例 多分类预测模型:以疾病严重程度预测为例 深度学习:运用人工神经网络建立肿瘤患者深静脉血栓风险预测模型 TRIPOD和TRIPOD+AI声明解读与临床预测模型论文写作指导 PROBAST和PROBAST+AI预测模型风险偏倚评估工具解读 杨祖耀 流行病学、系统综述 梁辰 流行病学方法学、空间流行病学、慢性病流行病学 杨超 慢性疾病的人群流行病学研究 卓琳 药物流行病学,循证医学 查看更多 精品科研专栏 查看更多 【预售报名】Nature级顶刊图表:R语言科研可视化从入门到精通培训班 围绕R语言基础知识、数据可视化、统计分析等方面展开,并结合医学实际案例进行分析 【预售报名】文献计量学+AI大语言模型临床科研培训班 对于各个领域的研究者,文献计量学的核心目标是帮助研究者更系统、更全面地理解目标领域的研究现状,并通过文献数据来指导科研决策 【预售报名】UK Biobank数据库(英国生物银行)培训班 UK Biobank为临床医生提供了突破时间和资源限制的独特机会 【预售报名】孟德尔+单细胞全文复现(纯生信公共数据挖掘) 不需要做任何湿实验、不依赖自建队列,只需从公开数据把研究做成一篇可发表的机制文章 研究方法 查看更多 软件操作 样本量估算 论文撰写 文献检索管理 循证医学 研究进展 查看更多 内分泌 心脑血管 数据报告 论文撤稿