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糖皮质激素和免疫球蛋白治疗中毒性表皮坏死松解症疗效分析被引量：9: 2015年; 目的对系统使用糖皮质激素（激素）和静脉注射免疫球蛋白（IVIG）治疗中毒性表皮坏死松解症（TEN）的疗效进行评价。方法收集2006年1月至2012年12月收住院的TEN患者治疗反应的资料，采用SPSS软件包对数据进行多元线性回归，二元Logistic回归以及Cox回归分析。结果随年份的增加，激素最大控制用量逐渐减少（B=-0．461，P=0．004），然而IVIG的使用率和年份无显著关系。随IVIG使用率的增加，住院时间（RR=0．351，95．0％CI：0．150～0．825）和皮损控制时间（RR=0．492，95．0％CI：0．245～0．986）均逐渐缩短；随最大激素用量的增加，皮损控制时间逐渐缩短（RR=O．997，95．0％CI：0．994～1．000），而与住院时间无相关性。结论IVIG的使用对控制患者皮损，减少并发症及综合改善患者预后有优势，与激素相比，IVIG的疗效更显著、不良反应较小，可优先选择。; 孙杰刘晋龚晴丽丁高中马立文张丽超鲁严; 关键词：表皮坏死松解症中毒性丙种球蛋白类

基于随机森林(RF)高维组学数据特征筛选FDR估计研究: 目的：随着微阵列检测技术和色谱质谱联用技术的快速发展，基因组、蛋白组、代谢组等高维度、低样本量的组学数据对传统统计学方法提出了新的挑战。其中，控制和估计变量筛选结果的假发现率(FDR)十分重要，然而现有的FDR估计方法需...; 刘晋; 关键词：生物标志物

基于偏最小二乘分析的FDR估计研究被引量：1: 2015年; 目的基于偏最小二乘模型(PLS)提出一种新的FDR估计方法,并对其准确性进行验证。方法利用偏最小二乘的vip评分筛选变量,结合permutation方法和后退法对筛选结果进行FDR估计。结果模拟实验表明,在变量之间独立时,PLS-FDR方法和三种单变量估计方法都能准确估计FDR;在变量之间存在线性关系时,PLS-FDR方法估计FDR仍然具有无偏性,而三种单变量分析方法则无法准确地进行估计。实例分析表明,PLS-FDR方法对高维数据分析能够提供重要信息。结论在线性数据结构下,使用本文给出的PLS-FDR方法能够得出多变量FDR估计结果。; 张帆刘晋侯艳李康; 关键词：偏最小二乘代谢组学

新药临床研究中桥接试验的统计方法被引量：3: 2015年; 我国大部分新药仿制或进口自西方国家，它们的安全性和有效性在西方国家已得到确认，而这些由欧美人群建立的临床疗效和安全性结果是否可以直接外推到中国人群，是我国药物监管部门在审批此类药物时重点考虑的问题。针对外国引进药物，我国目前审批策略是：要求对引进的国外药品在我国人群中进行Ⅰ-Ⅲ期的临床试验，验证其对我国人群的安全性与有效性后方批准上市。; 刘晋于浩柏建岭曾平刘丽亚陈峰; 关键词：新药桥接安全性

基于偏最小二乘分析的FDR估计研究: 目的：基于偏最小二乘模型(PLS)提出一种新的FDR估计方法,并对其准确性进行验证.方法：利用偏最小二乘的vip评分筛选变量,结合permutation方法和后退法对筛选结果进行FDR估计.结果：模拟实验表明,在变量之间...; 张帆刘晋侯艳李康; 关键词：代谢组学; 文献传递

Bayes统计在桥接试验与多地域临床试验中的应用研究: 近年来，新药研发成本不断提高，各药物生产厂商不断寻求更为高效的临床试验研究方法。其中两个研究方向已日益成为研究的热点，一是对于已在某一地域上市的药物，如何通过小规模的临床试验将其快速外推到新地域，以实现药物的快速审批上市...; 刘晋; 关键词：药物设计实验药理 BAYES统计

多重检验假设中假阳性错误率FDR的控制与估计方法: 近年来,基因组学、蛋白组学和代谢组学等高通量检测技术得到迅速发展,这种数据的变量数目巨大(如m>2000),而样品数目通常较小(如10≤n≤100),用传统的统计检验方法对生物标志物进行鉴别会产生大量的假阳性结果(如检验...; 刘晋张涛李康; 文献传递

医疗器械临床试验贝叶斯统计应用指导原则简介被引量：1: 2015年; 美国FDA器械与辐射防护中心（center for devices and radiological health,CDRH）于2010年2月5日发布了《医疗器械临床试验贝叶斯统计应用指导原则》[1]。这是继2006年5月23日FDA发布该《指导原则》草案后[2],经过近3年的征求意见和深入研讨后所形成的官方指导性文件。; 刘晋于浩刘丽亚陈峰; 关键词：贝叶斯统计医疗器械贝叶斯方法 RADIOLOGICAL 先验分布

基于短期结局预测概率剂量筛选的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计研究被引量：1: 2015年; 目的介绍一种新的Ⅱ/Ⅲ期无缝设计期中分析策略,应用短期结局预测概率进行剂量筛选,并对其相应统计学性质进行评价。方法以二分类数据为例,通过Monte Carlo模拟方法探讨短期结局有效剂量组同对照组率差变化、长短期结局间不同相关关系及给定不同先验信息对Ⅱ/Ⅲ期无缝设计I类错误、检验效能的影响。结果期中应用短期结局剂量筛选的II/III期无缝设计可以控制总的I类错误在检验水准以内,但是当相关关系很弱时结果偏保守。其检验效能一般低于长期结局剂量筛选结果,即期望检验效能,但是当短期结局有效剂量组同对照组率差增加,两指标相关关系较强或者短期结局有较强的先验信息时,应用短期结局剂量筛选可以大大提高检验效能。结论在Ⅱ/Ⅲ期无缝设计临床试验研究中,长期结局在短时间内无法获得,此时期中分析可以选用临床公认的、有文献支持的短期结局指导期中分析决策。; 刘丽亚于浩柏建岭刘晋陈峰

随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用被引量：6: 2013年; 目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模型。通过模拟实验和真实代谢组学数据的分析,与Adaboost、RF、SVM三种算法进行比较。结果无论是在模拟条件下还是真实数据中,随机梯度boosting算法的分类准确性都优于其他三种算法。算法可评价各代谢物重要性,有效地筛选出部分代谢物。结论随机梯度boosting算法适用于代谢组学数据研究,对疾病早期诊断、治疗和预后具有重要价值,值得进一步研究和探索。; 章光明刘晋贾慧珣李康; 关键词：代谢组学

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