临床大数据医学论文

世界医学杂志论文

“大数据”浪潮下，传统的临床案例的研究是不是“过时”了?广州市妇女儿童医疗中心的几位医生最近的行动鼓舞了临床医生进行临床研究的士气。他们对世界著名的医学杂志《柳叶刀》上的一篇重点文章提出了质疑，最终获得了《柳叶刀》及原文作者认可。

发表于《柳叶刀感染性疾病杂志》的这篇论文是《2008年至2012年中国手足口病流行病学调查》，由中国疾控中心、香港大学李嘉诚医学院和美国NIH等多家研究机构共同完成。

这是一项基于“大数据”的研究。研究者们基于2008年1月1日至2012年12月31日期间中国疾病预防控制中心的监测系统记录的共31个省市自治区的手足口病监测数据进行了系统的研究。该篇论文其中一处提到，“手足口病的发病症状多持续一天，死亡率便增加1%。”这引起了市妇儿中心的几位临床和公卫医生的'注意：这句结论与自己观察到的临床数据并不吻合。

“在我们的临床病例中，并不是所有症状出现都增加死亡风险，如发热;相同的症状出现在急性期和后遗症期对死亡风险的影响也是不同的，如吞咽障碍。”作者之一李佩青告诉记者。市妇儿中心的几位医生向《柳叶刀感染性疾病杂志》提出了质疑：“根据对2012年市妇女儿童医疗中心的EV71型手足口病病例的连续统计，我们发现，患者发病早期若出现脑干和丘脑方面的症状，会增加死亡风险。”

结果让李佩青们很自豪：《柳叶刀感染性疾病杂志》采纳并刊登了他们的提问，原文作者的回复也发表在了该杂志上。作者承认，这项研究确实没有收集到临床合并症或并发症的数据。市妇儿中心神经康复科主任杨思达认为，“这次临床数据与大数据的交锋中，大数据放弃了自己的观点，这样的结果提升了临床医生的价值，鼓舞临床医生坚持临床研究。”

临床大数据研究系列文献分享第 6 篇，由 浙江大学章仲恒老师 撰写的临床大数据系列专栏文章发表在 Annals of Translational杂志 ，这篇文章主要介绍的是 介绍Logistic回归模型的构建策略 。这里只做学习交流，版权归原作者所有。

多重插补（MI） 是一种用于处理缺失值的高级技术。它优于单纯插补，因为它考虑了缺失值估算中的不确定性。但是，由于缺乏熟悉和计算上的挑战，医学文献中MI的利用不足。本文提供了通过使用链式方程式R多元归因（MICE）程序包执行MI的分步方法。该过程首先通过调用 mice（）函数推算m套完整的数据集 。然后，可以通过调用with（）函数在每个数据集中执行统计分析，例如单变量分析和回归模型。此功能设置统计分析的环境。最后，通过使用pool（）函数将从每个分析获得的结果进行组合。

多重插补（MI）是处理缺失值的高级方法。与单一插补相反，MI通过插补缺失值来创建许多数据集（用 m 表示）。也就是说， 原始数据集中的一个缺失值将替换为 m个合理的估算值 。这些值考虑了插补的不确定性。从每个数据集中估算出感兴趣的统计数据，然后将其合并为最终的统计数据。尽管单一插补因其偏差（例如，对精度的高估）和对缺失值估算的不确定性而受到批评，但如果正确执行MI，则可以对实际结果进行准确估算（ 1 ）。但是，由于缺乏熟悉和计算上的挑战，医学文献中MI的利用不足。 为了使临床医生熟悉MI，本文旨在提供分步教程，介绍如何使用R软件包对缺失值进行MI**。在此之前，将简要介绍MI背后的基本思想。

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