段位一 · 分金定穴 · 摸

人生路漫漫,套路常相伴,体系课的开篇,小张老师以全新的讲课形式,让学员们化身导演练习生,以6篇经典文献为例,带领大家以上帝视角纵览临床预后研究花式玩法,穿插通俗易懂的统计知识和临床研究恒量体系,带学员们系统入门临床预后型研究。

模块1

一出好剧

一个好的研究就如同一出剧,需要去系统的了解这出剧的开场、剧的定义和分类,以及掌握一出剧中至关重要的核心要素。

模块2

剧本的奥义

要想编排出一出好剧,成为一名合格的导演练习生,那就需要充分了解每出剧本的奥义,了解其剧本的安排与套路,方可对研究玩法了然于心,本知识模块将给大家拆解临床预后型研究剧本中的核心元件。

模块3

赏剧(上篇)

人们常说纵使我们知道很多道理,但仍然过不好这一生。研究中亦相似,纵使知道了它的玩法,仍然做不好自己的分析。本模块将以实际文献案例出发,由浅入深,拆解多篇文献玩法,看看别人的研究是否按照设想的剧本发展。

模块4

赏剧(下篇)

通过赏剧(上篇)的学习,学员们已经了解了单变量、组合变量的预后研究的玩法,本模块将继续鉴赏更复杂的组合变量联合PSM、预测模型的玩法,同时在最后精心为大家进行玩法总结及全临床研究体系课正确打开方式的总结。

段位二 · 按部就班 · 发

懵懵懂懂领悟完第一段位的临床预后研究花样玩法之后,第二段位将进行全真模拟,故事从:假如手上已有一个科室前辈收集的临床数据出发,如何一步步实现发表3分段SCI的分析需求。因此,段位2将从数据清洗开始,带领大家认识数据,处理数据中的异常值与缺失值,然后按部就班,完成规定的统计描述、统计推断和生存分析的内容,即可实现3分段的分析需求;

模块1

数据清洗

本模块课程将带领大家认识数据,发现其中的异常值和缺失值,并进行处理,为后续对接分析软件做好准备。

模块2

统计描述

统计描述是分析的起始,基线资料描述与三线表的制作亦是临床预后型研究的排头兵。本知识模块将介绍三线表解读、定量资料描述、定性资料描述及数据描述可视化四个部分。

模块3

统计推断

统计描述完接着就需要进行统计推断。本知识模块主要介绍预后型研究中涉及的差异性分析和相关性分析内容,分为连续变量组间差异分析、分类变量组间差异分析、相关性分析、差异分析可视化这四个进行知识讲解与软件实操。

模块4

生存分析

本知识模块主要介绍生存分析的基本概念、基本原理、log-rank检验以及Cox回归等,并通过实例展示,让大家成功复现一篇3分段SCI论文。

段位三 · 巧借外力 · 搬

学习完段位二掌握了SCI 3分段左右的分析需求,这时候学员们必然面临一波直逼灵魂的四连问:1. 学了一身功夫,手头没有数据做分析怎么办;2. 辛辛苦苦收的数据只发一篇文章会不会太不尽兴;3. 自己做的分析结果到底可不可靠;4. 如果没有自己的数据库,从零开始要怎样构建。段位三专门为这4个灵魂拷问开设,教大家如何巧借外力,实现无中生有,由一变多,同时搭配样本量估计和检验效能计算,了解自己研究结果的可靠性,并邀请统计专业选手带大家用excel等轻工具构建自己的专属数据库。

模块1

倾向性评分法

混杂因素的控制是临床研究永恒的主题。本章主要介绍适用于非随机化研究资料的一种统计学方法:倾向性评分法。探讨如何通过匹配、分层、回归和加权等方式实现组间的均衡性,达到“类随机化”的效果。

模块2

SEER数据库

本知识模块介绍了SEER数据库的概况与特点,获取SEER数据的权限申请、软件安装和数据提取步骤、数据分析前的处理流程以及常用的预后研究分析方法。

模块3

样本量估计与效能检验

通过前面的学习,觉得已经掌握了全部核心技能?奈何投稿的时候不少小伙伴受到了审稿人这样的死亡追问:本研究纳入了150个病例,却分析了10个研究因素,样本量是否足够,检验效能如何?这样的问题困扰了不少学员,本节课程将给大家带来预后型研究相关的样本量估计及检验效能评估的全套内容,介绍基于病死率、中位生存时间、HR、总生存率等预后型临床资料的样本量计算及多因素临床预后资料的样本量估计及效能检验。

模块4

数据库构建与管理

学到这,预后研究的基础模块学习的差不多了,对于大部分学员来说就差一个自己的专属数据库了。本知识模块详细介绍数据库构建的基本要素、过程及注意事项,手把手教你准备烹饪之米,让你不再面临无米之炊的困境,通过Excel和Epidata等轻工具,构建一个属于你的专属数据库。

段位四 · 预测模型 · 卸

通过前三个段位的学习,已算带学员们入门临床预后型研究,基于Excel, Epidata, PASS, Spss, Graphpad等新手友好型工具,实现数据库构建、数据清洗、统计分析、样本量估算等全套分析需求。段位四作为提高内容,为学有余力的学员带来当红炸子鸡临床预测模型全套,基于R语言实现从变量筛选、模型构建、可视化、模型评价与验证,搭配上文献复现环节,实现从3分向5分段SCI的跨越。

模块1

临床预测模型

快速掌握R语言入门。深入学习变量筛选的三种不同方法:Stepwise、正则化技术、随机森林。熟悉三种变量筛选方法优劣及适用范围。

模块2

模型构建

了解模型的基本流程,学会整理生存资料数据,本知识模块将带领大家学习两种常见的生存资料分析,Cox比例风险模型与竞争风险模型。掌握生存分析模型的基本知识。

模块3

模型验证/评价(上)

没有评价的模型就是耍流氓,但是不同的指标进行模型评价又各有优劣及其适用范围。本模块将采用常见指标及图形,由浅入深,逐步讲解模型的验证与评价的方法。本知识模块将重点介绍常见的模型验证方法,以及基于KM曲线、riskplot、时间依赖ROC曲线进行模型评价。

模块4

模型验证/评价(下)

本知识模块将重点介绍校准曲线的绘制,以及基于C指数、NRI、IDI、决策曲线等常见模型比较的方法。

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