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《循證醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)實(shí)踐》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)302在因素是怎樣對(duì)原始指標(biāo)起支配作用的?這些問(wèn)題都可以通過(guò)因子分析來(lái)解決。因子分析是一種從多個(gè)原始指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系入手，找出支配這種相關(guān)關(guān)系的有限個(gè)不可觀測(cè)的潛在變量，并用這些潛在變量來(lái)解釋原始指標(biāo)之間的相關(guān)性的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。2應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)應(yīng)注意的幾個(gè)主要問(wèn)題2．1多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)資料的要求2．1．1對(duì)資料分布的要求多因素分析一般要求資料從總體上服從某一類(lèi)型的分布。如多元線性回歸要求資料服從多元正態(tài)分布。但在實(shí)際應(yīng)用中，這個(gè)要求很難滿足，并且用統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)其是否滿足該條件也很困難。因此，只要樣本含量足夠大，應(yīng)用條件可以放寬。2．1．2對(duì)樣本含量的要求多因素
2、分析的樣本含量估計(jì)，目前尚無(wú)公認(rèn)的方法來(lái)解決。一般原則：樣本含量是要研究因素個(gè)數(shù)的5～10倍。樣本含量少于研究因素個(gè)數(shù)的5倍，或樣本含量少于50例，不宜作多因素分析。2．2變量值的數(shù)量化醫(yī)學(xué)研究中常遇到各種類(lèi)型的因素(也稱(chēng)變量)，為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，必須賦予它們相應(yīng)的數(shù)量值，這過(guò)程稱(chēng)變量的數(shù)量化。是否恰當(dāng)?shù)剡M(jìn)行變量的數(shù)量化，將直接影響多因素分析結(jié)果的質(zhì)量。資料的數(shù)量化方法：①定量資料可用原來(lái)的數(shù)值編碼；②等級(jí)資料可按原等級(jí)大小賦值；③二項(xiàng)分類(lèi)資料按0，1賦值；④多項(xiàng)無(wú)序分類(lèi)資料將n類(lèi)轉(zhuǎn)化為n一1個(gè)，賦值0，1的亞變量。2．3數(shù)學(xué)模型的選擇選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型是應(yīng)用多因素統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的
3、關(guān)鍵步驟之一。多因素統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)方法很多，按應(yīng)用目的數(shù)學(xué)模型可分為三類(lèi)：①研究事物間的相依關(guān)系，用于病因分析、疾病預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)、疾病的普查篩檢等。方法主要有多元線性回歸、Logistic回歸、COX回歸和判別分析等；②進(jìn)行研究資料的概括綜合、壓縮，或通過(guò)降維技術(shù)以減少變量數(shù)目，以利資料的進(jìn)一步分析，常用方法有：主成分分析和因子分析等；③根據(jù)資料本身的特征，依其內(nèi)涵規(guī)律自然地進(jìn)行分類(lèi)，或根據(jù)已知事物類(lèi)別推斷未知事物類(lèi)別，常用方法有：聚類(lèi)分析和判別分析。選擇數(shù)學(xué)模型應(yīng)遵循以下原則：①不同的研究目的，需采用不同數(shù)學(xué)模型；②要分清資料的類(lèi)別或性質(zhì)：橫斷面還是縱向研究；因變量是定量還是計(jì)數(shù)，
4、或是二項(xiàng)分類(lèi)。這些特征對(duì)方法選擇有決定性影響；③同時(shí)選用幾種合適的模型，幾種分析結(jié)果相互比較；或用同一數(shù)學(xué)模型，多選用幾種分析方案相互參照。2．4統(tǒng)計(jì)分析軟件包選擇由于多因素統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算繁雜，故需借助計(jì)算機(jī)技術(shù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析處理。統(tǒng)計(jì)軟件的編制是一個(gè)最活躍的領(lǐng)域，日新月異，新軟件層出不窮。但應(yīng)強(qiáng)調(diào)，個(gè)別人編制的統(tǒng)計(jì)軟件不一定可靠。因此，進(jìn)行多因素分析，應(yīng)選用經(jīng)過(guò)鑒定的、通用的、功能強(qiáng)的、效率高的、流行現(xiàn)成的統(tǒng)計(jì)軟件。目前國(guó)際上功能強(qiáng)大、效率高的流行軟件主要有SAS(StatisticsAnalysisSystem)、SPSS(StatisticalProductandS
5、t茁viceSolutions)和BMDP(BiomedicalComputerProjgrams)等。2．5多因素統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的解釋①要對(duì)所用的數(shù)學(xué)模型有比較深入的理解，應(yīng)對(duì)所提供的結(jié)果參數(shù)的含義清楚明確，必要時(shí)需與數(shù)理統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)人員一起解釋結(jié)果；②不能僅看多因素分析的結(jié)果，一定要先進(jìn)行單因素分析和分層分析，然后與多因素分析結(jié)果相互參照結(jié)合起來(lái)分析。循證醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)實(shí)踐廣西醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室(南寧530021)周紅霞。1循證醫(yī)學(xué)的基本內(nèi)涵：證據(jù)Evidence-BasedMedicine英文縮寫(xiě)EBM，其英文原意是“以證據(jù)為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)”。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)學(xué)
6、者的反復(fù)推敲，中文翻譯為“循證醫(yī)學(xué)”，也有人譯為“實(shí)證醫(yī)學(xué)”或“證據(jù)醫(yī)學(xué)”。顧名思義，循證醫(yī)學(xué)就是遵循科學(xué)證據(jù)的醫(yī)學(xué)。目前被醫(yī)學(xué)界普遍接受的基本定義來(lái)源于臨床流行病學(xué)家DavidLSackett先生2000年版“怎樣實(shí)踐和講授循證醫(yī)學(xué)”中的表述：循證醫(yī)。學(xué)是“慎重、準(zhǔn)確、明智的運(yùn)用當(dāng)今所能獲得的最佳研究證據(jù)，結(jié)合醫(yī)生的個(gè)人技能和臨床經(jīng)驗(yàn)，考慮患者的權(quán)利、價(jià)值和期望，制定出患者的治療措施”。在這一定義里涉及到了三個(gè)重要概念：證據(jù)、病人和醫(yī)生。它規(guī)定了醫(yī)療實(shí)踐必須以最新的可靠“證據(jù)”為基礎(chǔ)；必須把病人本身的“權(quán)利、價(jià)值和期望”做為臨床決策參考；必須要求臨床醫(yī)生具有運(yùn)用最佳研究證據(jù)的
7、能力?？傊?，循證醫(yī)學(xué)要求以當(dāng)前可得最佳證據(jù)為決策依據(jù)、醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)為技術(shù)保證、患者的利益和需求為醫(yī)療的最高目標(biāo)。循證醫(yī)學(xué)的思想最早可追溯到古代中國(guó)及19世紀(jì)中葉的法國(guó)，在20世紀(jì)八九十年代逐步成形并得到迅速發(fā)展、強(qiáng)化和被廣泛接受。循證醫(yī)學(xué)的誕生和發(fā)展源于兩個(gè)主要原因：首先是科學(xué)的發(fā)展與臨床決策的矛盾。臨床醫(yī)學(xué)的根本要求是準(zhǔn)確診斷、合理治療病人。為此，在醫(yī)療實(shí)踐中醫(yī)生需要及時(shí)作出正確的臨床決策，實(shí)施準(zhǔn)確的醫(yī)療診治。然而，正確的臨床決策并不是件容易的事，因?yàn)楦叨劝l(fā)達(dá)的科學(xué)技術(shù)、*作者簡(jiǎn)介：周紅
