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臨床試驗(yàn)樣本量交互式估計(jì)的圖視化研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-23 12:54
【摘要】:背景與目的:臨床試驗(yàn)樣本含量的估計(jì)需要設(shè)置許多預(yù)期參數(shù)。由于預(yù)期參數(shù)的確定具有一定的可變化范圍,因此最終確定樣本含量時(shí),往往需要和醫(yī)務(wù)工作者反復(fù)溝通和計(jì)算。這個(gè)過(guò)程不僅耗時(shí),且也不直觀。本論文基于交互式的圖視化思想和方法,設(shè)計(jì)出臨床試驗(yàn)樣本含量交互式圖視化估計(jì)軟件,從而達(dá)到快捷、直觀地進(jìn)行樣本含量估計(jì),避免重復(fù)計(jì)算。方法:論文主要提出以下基本思想和方法:(1)將樣本含量估計(jì)的輸入?yún)?shù)和輸出結(jié)果圖形化,提出了輸入和輸出的“交互式”和“圖視化”研究構(gòu)想;(2)基于“交互式圖視化”思想,探討了樣本含量估計(jì)輸入?yún)?shù)合理的變化范圍,并給出了圖視化調(diào)整參數(shù)的基本原則和基本過(guò)程;(3)基于“交互式圖視化”思想,結(jié)合樣本含量估計(jì)輸入?yún)?shù)的內(nèi)在聯(lián)系,給出了如何依據(jù)圖視化系統(tǒng),確定“最小樣本量”的基本思想;(4)采用R軟件的shiny包構(gòu)建軟件的整體運(yùn)行和整體框架,采用ggplot2包實(shí)現(xiàn)交互繪圖功能,采用shinythemes包設(shè)計(jì)控制用戶界面的整體風(fēng)格,同時(shí)實(shí)現(xiàn)交互式控制。結(jié)果:(1)論文完成了臨床研究中13種常用樣本量估計(jì)方法的交互式圖視化,包括兩均數(shù)比較(5種)、兩個(gè)率比較(5種)和兩生存曲線比較(3種);(2)以目前國(guó)際上公認(rèn)的、常用的PASS軟件為精度測(cè)試標(biāo)準(zhǔn),完成了“交互式圖視化系統(tǒng)”的測(cè)試工作;和PASS計(jì)算結(jié)果比較,相差2例以下的圖視化估計(jì)方法被視為“精確”,那么本研究測(cè)試結(jié)果的精度均是100%;(3)論文完成了如何依據(jù)圖視化系統(tǒng),確定“最小樣本量”優(yōu)化分析的基本思想和實(shí)現(xiàn)過(guò)程;(4)最后,設(shè)計(jì)出的圖視化系統(tǒng)界面直觀、簡(jiǎn)潔、漂亮,系統(tǒng)軟件的使用方便、直觀。結(jié)論:論文建立的《臨床試驗(yàn)樣本量交互式估計(jì)的圖視化系統(tǒng)》,可以進(jìn)行快速、直觀和精準(zhǔn)的樣本量估算,為臨床研究工作者提供了一套高效、全新的分析工具。
【學(xué)位授予單位】:第三軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:R195.1
【圖文】:

流程圖,技術(shù)路線,流程圖,軟件


(5) 研究基于圖視化系統(tǒng),如何調(diào)整參數(shù),直觀尋找“最小樣本含量”。1.4 研究技術(shù)路線圖本研究的技術(shù)路線流程圖如圖1.4所示,根據(jù)臨床試驗(yàn)的比較類型和數(shù)據(jù)類型,對(duì)樣本量估算方法進(jìn)行分類,并確定每種估算類型的模型。編寫(xiě)軟件的語(yǔ)言采用了免費(fèi)開(kāi)源統(tǒng)計(jì)行業(yè)較為流行R語(yǔ)言。為了實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,特別用到了R語(yǔ)言中的shiny包和ggpolts包,分別用于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)交互和繪圖[18,19]。首先確定各模型中需要提取參數(shù),根據(jù)參數(shù)的實(shí)際類型設(shè)計(jì)軟件的輸入界面。軟件的輸出則包括繪圖,數(shù)值結(jié)果,網(wǎng)頁(yè)動(dòng)態(tài)輸出。繪圖包括delta與samplesize的關(guān)系,samplesize與power的關(guān)系。通過(guò)三者之間的關(guān)系

基本過(guò)程,軍醫(yī)大學(xué),碩士學(xué)位,參數(shù)


1兩均數(shù)交互式圖視化操作的基本過(guò)程

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

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4 陳芊;生存分析log-rank檢驗(yàn)和Cox回歸樣本含量估計(jì)研究[D];山西醫(yī)科大學(xué);2009年



本文編號(hào):2727362

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