巢式病例对照研究新上映_病例对照研究的用途有(2024年12月抢先看)
巢式病例对照:高效低成本 今天为大家介绍一种新的研究方法——巢式病例对照研究。这种方法在护理领域的顶刊上也有发表,非常值得关注。𘊊巢式病例对照研究(Nested Case-Control Study)是一种在队列研究(Cohort Study)基础上进行的病例对照研究。它的基本思想是在一个较大的队列研究中,通过特定的病例和对照组进行更深入的分析。这种方法既提高了效率,又降低了成本,同时保留了队列研究的优势。 如何进行巢式病例对照研究? 建立队列:首先,研究者选择一个大型的、具有代表性的队列,通常是一个在开始时没有特定疾病的群体,例如某个地区的健康成人群体。 跟踪观察:随着时间的推移,研究者跟踪队列中的每个成员,记录他们是否发展出了研究的疾病或结局。 选择病例:当队列中的成员发展出目标疾病(即病例)时,研究者从这些病例中选择一组样本。 选择对照:从未发展出该疾病的队列成员中选择对照。通常,对照会与病例匹配,比如年龄、性别或其他可能的混杂因素,以确保比较的公平性。 分析:在选定的病例和对照中,研究者会分析他们在研究开始时或在观察期间的暴露因素,以评估这些因素与疾病之间的关联。 巢式病例对照研究的优点 高效性:相比于重新进行全面的队列研究,巢式病例对照研究更为高效,因为只需在少量的样本中收集和分析数据。 成本效益:由于只对特定的病例和对照进行详细分析,节省了资源和时间。 数据质量:可以使用在原始队列研究中收集的数据,这通常是高质量和一致的。 减少偏倚:巢式病例对照研究在原有队列的基础上进行,减少了选择偏倚和信息偏倚的可能性。 总结 巢式病例对照研究是一种在大型队列研究的基础上,选择病例和对照进行更深入分析的研究方法。它结合了队列研究的优势和病例对照研究的高效性,是流行病学研究中的一种重要工具。
Python进行巢式病例研究 在肺癌研究领域,巢式病例对照研究是一种常用的方法,用于探索新发肺癌患者与潜在对照之间的关系。这种研究设计通常需要匹配患者和对照的多个特征,包括性别、年龄和索引日期。以下是使用Python进行1:1匹配的巢式病例对照研究的一些关键步骤和注意事项: 数据准备 首先,你需要汇总所有参与者的基线数据,这包括所有患者的信息。然后,筛选出已确诊的新发肺癌患者作为病例组。 匹配过程 匹配过程需要一对一进行,即病例组的每个人都要找到一个对应的对照组成员。这里的关键是,已经被挑选作为对照的参与者不能再被重复匹配。 ⏳ 时间限制 对照的死亡时间或诊断为癌症的时间必须晚于病例的诊断时间。这意味着,对照在病例确诊之前不能有任何相关的健康问题。 堥 𖤻癌症患者 虽然代码没有明确要求,但你可以考虑选择未患其他癌症的参与者作为对照。这样可以减少潜在的干扰因素。 末次随访时间 本代码的基础思想是,只要病例的患病时间晚于对照的入组时间即可。这适用于在末次随访时间未死亡且未患病的对照。 事项 在处理Excel数据时,注意单元格的数据类型,确保匹配结束后增加匹配ID并说明。 砤 修改 由于在网上没有找到相关的Python代码,且gpt老报错,不会psm倾向性评分,所以自己进行了修改。欢迎有需要的朋友使用! 通过这些步骤和注意事项,你可以有效地进行巢式病例对照研究,探索新发肺癌患者与潜在对照之间的关系。
「大火医生聊健康超话」用羟基脲治疗不会增加转为急性白血病的风险 一项巢式病例对照研究评估了治疗对疾病转化的影响,该研究纳入了全国11,039例PV、ET和PMF受试者,包括153例发展为AML的患者,9例发展为MDS的患者和242例匹配对照者。结果如下[47]: ●162例发展为AML或MDS的MPN患者中,有41例(25%)从未接受过烷化剂、放射性磷(32P)或羟基脲治疗,提示即使不进行细胞减灭治疗,MPN发生疾病转化的可能性仍很高。 ●发展为AML/MDS的风险增加与32P的暴露量高有关(OR 4.6;95%CI 2.1-9.8),也与烷化剂的暴露量高相关(OR 3.4;95%CI 1.1-10.6),但与羟基脲的暴露无关(最高暴露量的OR 1.3;95%CI 0.5-3.3)。 ●接受两种或多种细胞减灭治疗的患者AML/MDS风险升高(OR 2.9;95%CI 1.4-5.9)。摘自uptodate
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