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RWE分析设计与数据处理工程

共计 30 章节
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01
RWE分析设计与数据处理工程导论
目标=真实世界证据的定义 · 与传统临床试验的区别 · 核心应用场景
RWE分析设计
02
真实世界数据来源与治理
目标=电子健康记录 · 医保理赔 · 疾病登记
真实世界数据来源治理
03
RWE研究设计基础
目标=队列研究 · 病例对照研究 · 横断面研究
RWE研究设计基础
04
目标试验模拟框架
目标=将临床问题转化为目标试验 · 明确 eligibility · treatment
目标试验模拟框架目标=将临床问题…
05
真实世界数据的数据工程流程
目标=数据抽取 · 清洗 · 转换
真实世界数据的数…目标=数据抽取
06
数据质量评估与数据 profiling
目标=完整性 · 一致性 · 准确性
profiling数据质量评估
07
研究变量定义与操作化
目标=暴露 · 结局 · 协变量
研究变量定义操作化
08
真实世界数据的编码系统
目标=ICD · CPT · LOINC
真实世界数据的编…ICD
09
队列构建与索引日期设定
目标=纳入排除标准实现 · 索引日期定义 · 基线期与随访期划分
队列构建索引日期设定
10
描述性分析与基线特征表
目标=发病率 · 患病率 · 用药模式
描述性分析基线特征表
11
因果推断基础与混杂控制
目标=随机化思想 · 混杂偏倚 · 对撞偏倚
因果推断基础混杂控制
12
倾向性评分方法
目标=倾向性评分匹配 · 分层 · 加权
倾向性评分方法目标=倾向性评分…
13
高维协变量与机器学习调整
目标=高维倾向性评分 · 目标最大似然估计 · 超级学习器在真实世界研究中的应用
高维协变量机器学习调整
14
工具变量与断点回归
目标=工具变量假设 · 两阶段最小二乘 · 断点回归设计在真实世界证据中的适用条…
工具变量断点回归
15
时间相关暴露与时间依赖混杂
目标=边际结构模型 · 逆概率加权 · g 公式
时间相关暴露时间依赖混杂
16
生存分析与竞争风险
目标=Kaplan-Meier · Cox 模型 · 竞争风险模型
生存分析竞争风险
17
缺失数据处理
目标=完整案例分析 · 多重插补 · 逆概率加权
缺失数据处理目标=完整案例分…
18
敏感性分析与偏倚定量
目标=E-value · 负对照 · 倾向性评分敏感性分析
敏感性分析偏倚定量
19
亚组分析与异质性评估
目标=预设亚组 · 交互作用检验 · 森林图
亚组分析异质性评估
20
真实世界研究中的统计功效与样本量
目标=基于观察性数据的功效计算 · 最小可检测效应 · 精确度与置信区间宽度
真实世界研究统计功效
21
RWE 分析中的可重复研究工程
目标=项目结构 · 代码规范 · 版本控制
RWE分析
22
真实世界数据中的隐私保护与合规
目标=去标识化 · 差分隐私 · 数据使用协议
真实世界数据隐私保护
23
RWE 分析中的可视化与沟通
目标=生存曲线 · 森林图 · 瀑布图
RWE分析
24
真实世界证据在监管决策中的应用
目标=FDA · EMA · NMPA 相关指南
真实世界证据监管决策
25
真实世界证据在卫生技术评估与医保决策中的应用
目标=成本效果分析 · 预算影响分析 · 真实世界证据的角色
真实世界证据卫生技术评估
26
真实世界数据中的信号检测与药物警戒
目标=不相称性分析 · 序列对称分析 · 贝叶斯方法
真实世界数据信号检测
27
多数据库研究与分布式网络
目标=Common Data Mod… · 分布式回归 · 联邦学习
多数据库研究分布式网络
28
真实世界研究中的机器学习与预测建模
目标=风险预测 · 疾病轨迹 · 聚类分析
真实世界研究机器学习
29
RWE 研究方案与报告规范
目标=研究方案撰写 · STaRT-RWE · RECORD
RWE研究方案
30
综合实战
目标=从临床问题到 RWE 交付 · 研究设计 · 因果分析
综合实战RWE