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医学论文敏感分析报告

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医学论文敏感分析报告

医学论文怎么写医学论文写作一般有几种类型:综述、个案报道、病例分析、临床研究、科研课题论著、学位论文等等。医学论文的撰写要看你的经历和年资,这决定了您对问题理解、了解的深度和广度,也就是能力,简要建议如下:1、在校学生,一般只能写综述等理论探讨型的论文;2、低年资者,综述、病例个案报道、回顾性病例分析等。3、高年资者哪一种类型的论文都可以。至于怎么写医学论文,以下步骤供参考:结合自己平时的工作和学习,借助数据库查找相关的参考资料,大量参阅相关文献,筛选自己喜欢的、熟悉的内容,找出具有科学性、实用性的论点,着手撰写。以下内容供参考:医学论文的基本格式及写作方法(一)标题(title)标题要求:1.阐述具体、用语简洁:一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明:标题体现内容,内容说明标题。3.重点突出、主题明确:突出论文主题,高度概括,一目了然。不足以概括论文内容时,可加副标题(破折号、括号或加序码)。(二)作者署名(author)1.作者署名的意义(1)明确论文责任:文责自负(2)获得应有的荣誉:载入科技发展的史册(3)文献检索的需要:著者检索(4)明确著作权:人身权和财产权2.作者署名的原则署名的个人作者,只限于选定研究课题和制定研究方案,直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献,以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)3.作者署名的要求

可以。根据查询相关信息显示,在论文中,参数敏感性分析通常是研究结果的一个重要组成部分。所谓的敏感性分析,指的是一篇文章在主分析后,采用不同的统计方法,或采用不同的数据重新分析,来探讨分析结果的稳健性。如果采用不同的分析思路得到的结果与主分析方法结果不一致,则说明本文主分析结果不那么可靠。

meta分析论文,举例说明写法如下:

1、确定产品

当我们有一个想法,然后确定生产何种产品,就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研,我决定生产橙汁,因为现在的橙子是低成本的水果,且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少,所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。

这就意味着,当我们想要写一篇Meta分析论文时,要关注到现在的研究空缺,这样的Meta分析论文会更加容易发表,更具竞争力。

2、寻找原材料

确定生产方向后,接下来我需要走访橙子种植基地,寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的,所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节,全面检索数据库,不遗漏每一篇相关文献。

常见的英文数据库有:PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等,中文数据库主要是万方、维普、知网等,写Meta分析论文,检索这个环节工作量相对比较大,花费的时间较多!

3、筛选品种

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种,接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种,确定供货来源。首先,橙子必须果粒饱满,排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子,剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中,制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况,具体情况具体制定排纳标准。

4、进行采购评估

选择好了原材料的供应商,接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子,并为原材料出具一份质量评级表,让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程,就是我们写Meta分析论文过程中,文献质量评价的步骤,一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质,被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量,所以我们必须对每一篇文献进行质量评价,让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识,放心“食用”这篇Meta分析论文。

5、生产-削皮剔肉

有了原材料橙子,下一步需要把橙子削皮切块,把果肉取出来。

这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时,纳入的文献都是完整的论文,而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法,所以我们必须要数据通过表格提取出来。

6、生产-榨汁

有了果肉,就很简单啦。直接把材料倒进机器,让机器为我们榨汁即可。

同样,Meta分析论文有了数据就比较简单了,只需要把数据丢进软件,让软件为我们分析即可,这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。

7、送检-排除异质性

榨汁完成后,需要将橙汁送检,让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质,并为我们出具一个证书,这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在写Meta分析论文时,同样也需要进行这一步,通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性,确定文献之间的异质性有多大,以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析,如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大,那我们的直接将他们混合进行分析,出来的结果误差非常大,这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。

这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验,如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性,我们就需要进一步分析异质性的来源,排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。

8、排除造假风险

到这一步,我得到了一批好喝的橙汁,但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性,确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢,所以为确保最后批量生产后产品,品质的稳定性,我重新再买入了一批橙子,排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料,或者再加入一条榨汁技术不同的生产线,重新生产橙汁。

如果每一项调整,口味变化都不大,证明我的生产流程是稳定可信的,橙子品质也是统一过关的,我可以实现批量生产;相反,如果改变了其中一项,口味就发生了巨大的变化,过酸或者果肉过细,这些都很大程度上影响了我橙汁的口味,说明其中某项影响因素的影响很大,要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准(特别是尚有争议的研究)、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料,观察合并指标的变化,如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感。

9、排除隐瞒风险

最后,我们在测试生产品质时,只购买了一小批橙子,供应商给了我们长得又大又好的橙子,生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小,品质稍次的橘子呢?

不能排除某些供应商为了合作,只向订购商出示品相好的,而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定,刻意展示好的而回避不好的,如果没有,我们就可以实现量产了。

在写Meta分析论文里,这就是最后一步,评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子,而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中,阳性结果往往比阴性结果更容易发表,所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们,我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称,识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。

10、生产调研阶段结束

到此为止,我们基本上完成了工厂的搭建,当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转,也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等,但是最重要的“产品”我们已经生产完成,只要产品够硬,后续的都很简单啦~

写Meta分析论文有严格的流程要求,如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话,小编还是建议大家,可以试一试安排系统的meta分析学习,避免因为不规范的学习耽误研究进度。

医学论文敏感分析

这2个指标的意义是:

灵敏度/敏感性:诊断疾病的时候不漏诊(假阳性)的机内会有多大(小);

特异性:指该指标在诊断某疾病时,不误诊(假阴性)的机会有多大(小);

在医学统计里,任何一个诊断指标,都有两个最基本的特征,即敏感性和特异性,所谓敏感性,就是指其在诊断疾病的时候不漏诊(假阴性)的机会有多大(小),所谓特异性就是指该指标在诊断某疾病时,不误诊(假阳性)的机会有多大(小)。

单独一个指标,如果提高其诊断的敏感性,必然降低其诊断的特异性,换句话说,减少漏诊必然增加误诊,反之亦然。

扩展资料:

特异性中提到的健康人是相对的,指没有观察疾病的人,例如在研究肿瘤指标对于胃癌的特异性时,胃溃疡患者也是健康人。检出标准未必能够在胃溃疡组里面得出全阴性的结果,如果得不出全阴性的结果,这组数据就说明了正常人误诊的概率。

借助生物制剂的作用,培养并输入人体内,利用人体内最高效的特异性免疫细胞DC、CIK、T、NK细胞共同作用,调动患者机体的防御机制,以调节患者机体的生物学反应,杀灭癌细胞,激活免疫细胞,能够杀灭体内残存的微小癌症细胞,实现从根源治疗肿瘤为目的。

参考资料来源:百度百科-特异性

可以。根据查询相关信息显示,在论文中,参数敏感性分析通常是研究结果的一个重要组成部分。所谓的敏感性分析,指的是一篇文章在主分析后,采用不同的统计方法,或采用不同的数据重新分析,来探讨分析结果的稳健性。如果采用不同的分析思路得到的结果与主分析方法结果不一致,则说明本文主分析结果不那么可靠。

医学sci论文之做meta分析的7个方面

在各领域中,大家一定都接触过论文吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。你所见过的论文是什么样的呢?以下是我精心整理的医学SCI论文之做meta分析的7个方面,欢迎大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。

1 重大意义

通常情况下有较重大意义的临床案例问题才合适作meta分析。做Meta分析在保证质量的情况下最少需要两三个月的时间。如果分析一开始的选题就是错误的,那不但会浪费时间,发表成功的机率也不大。

2 具有争议

相较于通常问题,有争议存在的问题更合适做meta分析。通过汇总对比数个研究结果,获得更可靠的结论。具有争议性的问题可以通过文献检索或请教该领域专家而得之。

3 题材创新

想保证题材的创新,就要选还没有人做过的方面。可以通过文献检索了解国内外哪方面meta分析还没有人做,如果有人做了是不是质量偏低?

4 问题与结论

问题表述清楚,结论明确。

5 有明确的效应指标

对于危险因素,可以以OR/RR值为效应指标,如肿瘤病治疗,XX年生存率为效应指标等。

6 理想的原始论文

一个理想的原始论文,就会使meta分析成功一半。例:研究危险因素的就应当是病例对照研究和队列研究;需提供必要的信息。例:研究危险因素的就要能够提取出四格表资料;数目也不能太少。否则达不到汇总的效果,如果数目太多,当然没有什么不好,而且结果会更可靠,只是研究所需时间要增加而已。还有质量要高,设计要科学。

7 选题合适

纳入研究的文献太多,而且问题也不明确,研究难以完成。缺乏推广应用的代表性,而且纳入研究的文献也太少,达不到汇总的效果。通常纳入研究的文献以10至30篇比较合适做meta分析。

医学SCI论文发表的文献准备

一、首先需要确定课题

先确定选题,然后经过导师的指导,同行的启发,再去选择文献,可以迅速明确目标,有的放矢。

二、确定文献不同层次的要求标准

一个具体的科研课题,相关医学论文文献参照研究方向、研究领域、研究课题来确定。看文献时要分清属于哪个层次,以此确定对其掌握才程度。研究方向层次的文献只需要一般涉及,基础知识,学科水准,了解当前重大进展与趋势,进而达到专业人员水平;研究领域层次的文献则需要了解焦点与热点,争取达到专家水平;研究课题层次的文献务必要全面,全面了解历史、现状、展望、主要方法、手段,专家水平要求高。

三、对文献采用广义形式进行阅读

教科书、专着、会议摘要汇编、期刊、网页、甚至ppt文件都可以作为广义文献进行阅读。比如要了解免疫应答的基本形式,最好是看教科书;要参考大鼠脑立体定位图谱,最好是看专着;要知道最新进展,最好是查阅期刊;要了解别人的研究动向,最好是参会或看会议论文汇编。

四、因人而异采用不同的阅读方式

在阅读方式方面,新手要稳,老手要准,高手要狠,新手学习式阅读,需要逐字逐句,从掌握最基本的'知识点做起。最初的十几、几十篇要精读,精华的几篇要熟悉到诵读的程度。老手搜索式阅读,要迅速提取关键信息,把握思路,一目十行式阅读。高手批判式阅读,不浮于问题表面,更深层次剖析问题。

五、文献阅读不应以量为标准

要深入阅读注重思考,而且看文献也要重视实验证据的强度。发现矛盾,找出异同,思考解决,从相互矛盾的结论推导中发现矛盾的根源,抛开思维定势,从原始的科学问题出发,“无招胜有招”,争取超越到另外一种境界。

医学SCI论文修改最佳选择

1)英国人熟悉中文,属非生物基因科学领域。

2)英国人熟悉中文,属生物基因科学领域。

3)中国人,能发现错别字,但无文字编辑能力,属非生物基因科学领域。

4)中国人,不但能发现错别字,还有无文字编辑能力,属非生物基因科学领域。

5)中国人,能发现错别字,但无文字编辑能力,属生物基因科学领域。

6)中国人,不但能发现错别字,还有文字编辑能力,属生物基因科学领域。

个人认为最好先是“2”过堂,然后“6”精修。即从整体上说,对于中国人写的sci论文,最佳的选择是先精通英语,本专业内的中国编辑做第一轮修改,然后专业内“老外”编辑做第二轮修改。总之这些人必须有一定专业知识,而且有文字编辑和驾驭的能力。此外,作者与编辑的互动很重要,作者自己需要一定的付出,至少对自己的专业很熟悉,能提供一个英文初稿或者也得有一个像样的中文版本。

论文公司是做生意的,赚钱那是肯定的,评价一个公司的好坏要从整体上来看,如果仅看个案的负面报道,没有哪家公司不被投诉。每个人的文章细节和专业不一样,而且作者的期望值不一样,编辑的能力和知识面又有局限性。皆大欢喜的局面是文章能在短时间内被接收发表,审稿人没有提出文字问题。此时,作者认为这钱花的值,公司认为这钱挣的也容易。不过让作者老火的是审稿人提出了文字问题,这无疑是对公司信任度的极度摧残和蹂躏。此外更常见的是由于文章实验本身的问题而被拒稿了,此时作者钱已花钱但无果,对当事人来说也是灾难性的打击,毕竟很多人找代理公司的目的是让论文早点出来,为毕业,找工作和晋级做一块敲门砖,这些都有很强的时间要求。

在医学统计里,任何一个诊断指标,都有两个最基本的特征,即敏感性和特异性。

所谓敏感性,就是指其在诊断疾病的时候不漏诊的机会有多大,所谓特异性就是指该指标在诊断某疾病时,不误诊的机会有多大。

单独一个指标,如果提高其诊断的敏感性,必然降低其诊断的特异性,换句话说,减少漏诊必然增加误诊,反之亦然。

测试数据

1、灵敏性,即病人中得出阳性检测的样本占病人总数的百分比;例,感冒病人,血常规中白细胞数高的比率;

2、特异性,即健康人中得出阴性检测的样本占健康人总数的百分比;

3、阳性预测值,即得出阳性检测的样本总数中,病人样本占阳性检测样本总数的百分比;

4、阴性预测值,即得出阴性检测的样本总数中,正常人样本占阴性检测样本总数的百分比。

特异性中提到的健康人是相对的,指没有观察疾病的人,例如在研究肿瘤指标对于胃癌的特异性时,胃溃疡患者也是健康人。你的检出标准未必能够在胃溃疡组里面得出全阴性的结果,如果得不出全阴性的结果,这组数据就说明了正常人误诊的概率。

敏感性--百度百科

医学论文敏感性分析

敏感性分析一般以Meta分析结果所绘制的森林图为依据,把肉眼可见的与总体样本95%CI分布差异相对较大的研究(由最明显的开始)予以排除直至可用固定效应模型分析为止(即I方值小于等于50%,同时P大于等于),如敏感性分析后依然无法用固定效应模型分析,则需通过继续逐一排除剩余数据样本以动态观测Meta分析结果变化,如结果变化不大(具体标准暂未在2014版考克兰系统评价员手册中有体现,我个人则是以I方和RR/SMD等统计量变化率作为判断标准),则说明数据合并后稳健性可,可采用随机效应模型作Meta分析,所得结论有效,但不宜过于绝对。而敏感性分析不宜排除过多数量的数据样本,我个人以50%作临界值,如一个结局指标需要排除至少50%的纳入研究数据样本,方能使数据合并结果稳健,则说明原始纳入研究异质性大,无法明确所有纳入研究在该结局指标的测量标准、方法基本一致。同时敏感性分析后剩余数据样本数我个人认为最好大于等于3,以便能获取较有说服力的Meta分析结果。当然我也比较同意上一个答案的观点,敏感性分析的纳入研究排除标准可参照Jadad质量评分或RoB风险偏倚评估结果,但我认为应补充一个前提:纳入研究中需有相当部分高质量研究,即Jadad评分大于等于4分(满分7分)或符合Standard RCT标准(兼有随机化、盲法、安慰剂三要素),如纳入研究方法学质量普遍不高,则通过参照方法学质量评价结果进行敏感性分析的做法意义不大。发表性偏倚目前主要通过倒漏斗图法判断,当然也有Egger&Begger’s Test,可将偏倚程度量化(适用于纳入数据数小于10的结局指标,然而RevMan无法做此检验),发表性偏倚一般用于对纳入数据样本数(敏感性分析后)大于等于10结局指标的讨论。个人的小小体会:系统评价/Meta分析并没有太多固定的模版,每个研究者所关注的点可以不一样,但最好做到有理有据,能自圆其说。以上谨为个人粗浅看法,如有纰漏之处,欢迎指正!

问题一:敏感性分析法的目的 1、找出影响项目经济效益变动的敏感性因素,分析敏感性因素变动的原因,并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据;2、研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值,分析判断项目承担风险的能力;3、比较多方案的敏感性大小,以便在经济效益值相似的情况下,从中选出不敏感的投资方案。 问题二:敏感性分析有哪些作用 作用 敏感性分析的作用1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素,进一步分析、预测或估算其影响程度,找出产生不确定性的根源,采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围,使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况,以减少和避免不利因素的影响,改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比,区别敏感度大或敏感度小的方案 问题三:敏感度分析含义是什么? 敏感度分析是使模型的变量在某特定范围内变动,以观察模型行为或变化情形的一种分析方式。模型的评估总是存在着风险;敏感度分析有助于降低此风险。 问题四:什么是敏感性分析? 敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素,并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度,进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。 敏感分析应用广泛,主要是在求得某个模型的最优解后,研究模型中某个或若干个参数允许变化到多大,仍能使原最优解的条件保持不变,或者当参数变化超过允许范围,与那最优解已不能保持最优性时,提供一套简洁的计算方法,重新求解最优解。 在本量利关系的敏感分析中,主要包括两个部分 1、研究分析有关参数发生多大变化时盈利转为亏损。 基本方程式:销量*(单价-单位变动成本)-固定成本=0 每次令一个参数为变量,其他为常量。 2、个参数变化对利润变化的影响程度。 主要采用敏感系数计量。 敏感系数=目标值变动百分比/参量值变动百分比。 例如计算利润对单价的敏感度 假设单价变动20%,利润为r,单价为s,单位变动成本为c,销量为q,固定成本为f。 单价变动前 r1=q*(s-c)-f 单价变动后 r2=q*[s*(1+20%)-c]-f 则利润对单价的敏感系数=(r2/r1)/20% 表示的含义是单价变动1%,利润变动变动多少个百分点 在工作中,为了让你的分析报告更好看或者内容充实,有时候还可以附上敏感分析表和敏感分析表。所谓敏感分析表,就是假定单价、单位变动成本、销量、固定成本上下浮动0、5%、10%、15%、20%(这些间距可以自由设定)时,利润的绝对额是多少。弥补敏感系数只能反映利润随项目变化而变化的相对量的缺陷。而敏感分析图则连续表示变量间的关系,绘制时,参照敏感分析表的数据绘出点,然后连线即可。 问题五:利润敏感性分析有何意义 敏感性分析的作用: 1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素,进一步分析、预测或估算其影响程度,找出产生不确定性的根源,采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围,使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况,以减少和避免不利因素的影响,改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比,区别敏感度大或敏感度小的方案,选择敏感度小的,即风险小的项目作投资方案。 4、通过可能出现的最有利与最不利的经济效益变动范围的分析,为投资决策者预测可能出现的风险程度,并对原方案采取某些控制措施或寻找可替代方案,为最后确定可行的投资方案提供可靠的决策依据。 利润敏感性分析法是在投资项目评价和企业其他经营决策中常用的一种不确定性分析方法。它是在确定性分析的基础上,重复分析不确定因素(如销售量、价格、成本、投资等)变化时,将对项目经济效益评价指标(如利润、投资收益率、投资回收期等)的影响程度。 利润利润敏感性分析法的主要作用之一是进行利润的预测和规划。根据不确定性因素每次变动数目的多少,利润敏感性分析法可以分为单因素利润敏感性分析法和多因素利润敏感性分析法。 问题六:敏感度分析是什么意思? 同学你好,很高兴为您解答! Sensitivity Analysis敏感度分析您所说的这个词语,是属于FRM词汇的一个,掌握好FRM词汇可以让您在FRM的学习中如鱼得水,这个词的翻译及意义如下:预估若分析的一个主要预测出错可能出现结果的技巧 希望高顿网校的回答能帮助您解决问题,更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。 高顿祝您生活愉快! 问题七:如何进行敏感性分析和发表偏倚分析 1.敏感性分析的含义: 改变纳入标准(特别是尚有争议的研究)、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标(如OR,RR)的变化,如果排除某篇文献 对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量 文献质量(纳入和排除文献的证据)和异质性的重要指标。 敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响。(王吉耀第二版P76中) “排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。(王家良第一版八年制P66、154) 敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。 敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析。 亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的。 例 如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。若排除后结果未 发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信;相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的 时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源。 2.衡量方法和措施 其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论。 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。 而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。 建议可以看参考王吉耀主编,科学出版社出版的《循证医学与临床实践》。 敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量!纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分。如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量(前提是符合纳入标准)的较为可行的方法。 敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。 有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析? 我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化。 (三)对入选文献进行偏倚估计 发表偏倚(publication bias)评估(包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验)。可以用stata软件进行egger检验。 人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的。 我们应当区分三个概念: 一是:文献/试验质量,现在Cochrane协作网称之为“纳入研究偏倚风险” 二是:文献报告质量,这实际上是一个写作表达水平的问题 三是:文献所报道试验的试验质量,如试验设计等等 而系统综述/系统评价尤其是Cochrane系统评价一直强调的是第一类的概念,即为纳入研究偏倚风险的评估,具体内容可在线阅读其官方网之系统评价作者手册5或安装RevMan 5版本后内包含的手册5内相关内容,我再怎么说也没有他们的权威或准确。 95%CI的宽窄实质上反映了试验的精度高低,换言之,上下限的间隔较小、则其精度高,也即是意味着数值资料可靠性比较高,其结果可信度较高,反之则提示可能由于原始数据“丢失”,或样本数量较少所致。......>> 问题八:简述敏感性分析的主要含义与内容 1、选择需要分析的不确定因素,并设定这些因素的变动范围; 2、确定分析指标; 3、计算各不确定因素在可能的变动范围内发生不同幅度变动所导致的方案经济效果指标的变动结果,建立一一对应的数量关系,并用图或表标表示出来 4、确定敏感因素,对方案的风险情况作出判断

敏感性分析是Meta分析中用来评估合并结果的稳健性和可靠性的重要方法。

敏感性分析的实施方法如下:

1、改变分析模型:当异质性较高时(如I的平方>50%),建议采用随机效应模型,相反则采用固定效应模型。

2、逐篇排除文献:逐一剔除每一个纳入的研究后再进行效应量合并,改变纳入排除标准或剔除某类文献后再进行效应量合并。

扩展资料

敏感性分析不仅可以评估Meta分析合并结果的稳定性和可靠性,还可以评估合并结果是否受单个研究的影响,而发生显著的变化。此外,在排除某些研究或者资料后再进行meta分析,还可评估该部分研究对结果的影响。

在进行纳入文献的质量评价之后,若存在可能低质量的研究,则需要进行敏感性分析。当异质性检验提示纳入研究间有显著异质性的时候,也可以进行敏感性分析,这时的敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。

参考资料来源:百度百科-敏感性分析

敏感度是在确诊病症的情况下不误诊(假阴性)的机遇有多大(小),说白了特异性是该指标值在确诊某病症时,不错诊(阳性)的机遇有多大(小)。独立一个指标值,假如提升其确诊的敏感度,必定减少其确诊的特异性,也就是说降低误诊必定提升错诊,相反也是。

某个指标的敏感性和特异性,敏感性就是本来有病的人,用这个指标来鉴别,也诊断为有病的人的概率。特异度就是本来没病的人,用这个指标来鉴别,也诊断为没病的人的概率。

医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法,结合医学实际,研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。

医学统计学的特点

在医学数据的统计分析方面也是这样,如某一指标发生缺失,采用相应的方法对缺失数据进行了填补,比较填补前和填补后的统计结果的差异,并讨论分析这一变化,这便可称为敏感性分析。

如在临床试验中,往往会定义和形成多个统计分析数据集(如PPS、FAS和SS),当然每个数据集有着特定功能和应用规则,但是多个数据集结果的比较在一定程度上也可称为敏感性分析。同样,多中心临床研究的统计分析思考中是否需要加入中心效应项,也是敏感性分析的范畴。

以上内容参考  百度百科-敏感性、百度百科-特异性、百度百科-医学统计学

敏感性分析医学论文

敏感性分析一般以Meta分析结果所绘制的森林图为依据,把肉眼可见的与总体样本95%CI分布差异相对较大的研究(由最明显的开始)予以排除直至可用固定效应模型分析为止(即I方值小于等于50%,同时P大于等于),如敏感性分析后依然无法用固定效应模型分析,则需通过继续逐一排除剩余数据样本以动态观测Meta分析结果变化,如结果变化不大(具体标准暂未在2014版考克兰系统评价员手册中有体现,我个人则是以I方和RR/SMD等统计量变化率作为判断标准),则说明数据合并后稳健性可,可采用随机效应模型作Meta分析,所得结论有效,但不宜过于绝对。而敏感性分析不宜排除过多数量的数据样本,我个人以50%作临界值,如一个结局指标需要排除至少50%的纳入研究数据样本,方能使数据合并结果稳健,则说明原始纳入研究异质性大,无法明确所有纳入研究在该结局指标的测量标准、方法基本一致。同时敏感性分析后剩余数据样本数我个人认为最好大于等于3,以便能获取较有说服力的Meta分析结果。当然我也比较同意上一个答案的观点,敏感性分析的纳入研究排除标准可参照Jadad质量评分或RoB风险偏倚评估结果,但我认为应补充一个前提:纳入研究中需有相当部分高质量研究,即Jadad评分大于等于4分(满分7分)或符合Standard RCT标准(兼有随机化、盲法、安慰剂三要素),如纳入研究方法学质量普遍不高,则通过参照方法学质量评价结果进行敏感性分析的做法意义不大。发表性偏倚目前主要通过倒漏斗图法判断,当然也有Egger&Begger’s Test,可将偏倚程度量化(适用于纳入数据数小于10的结局指标,然而RevMan无法做此检验),发表性偏倚一般用于对纳入数据样本数(敏感性分析后)大于等于10结局指标的讨论。个人的小小体会:系统评价/Meta分析并没有太多固定的模版,每个研究者所关注的点可以不一样,但最好做到有理有据,能自圆其说。以上谨为个人粗浅看法,如有纰漏之处,欢迎指正!

问题一:敏感性分析法的目的 1、找出影响项目经济效益变动的敏感性因素,分析敏感性因素变动的原因,并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据;2、研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值,分析判断项目承担风险的能力;3、比较多方案的敏感性大小,以便在经济效益值相似的情况下,从中选出不敏感的投资方案。 问题二:敏感性分析有哪些作用 作用 敏感性分析的作用1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素,进一步分析、预测或估算其影响程度,找出产生不确定性的根源,采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围,使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况,以减少和避免不利因素的影响,改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比,区别敏感度大或敏感度小的方案 问题三:敏感度分析含义是什么? 敏感度分析是使模型的变量在某特定范围内变动,以观察模型行为或变化情形的一种分析方式。模型的评估总是存在着风险;敏感度分析有助于降低此风险。 问题四:什么是敏感性分析? 敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素,并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度,进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。 敏感分析应用广泛,主要是在求得某个模型的最优解后,研究模型中某个或若干个参数允许变化到多大,仍能使原最优解的条件保持不变,或者当参数变化超过允许范围,与那最优解已不能保持最优性时,提供一套简洁的计算方法,重新求解最优解。 在本量利关系的敏感分析中,主要包括两个部分 1、研究分析有关参数发生多大变化时盈利转为亏损。 基本方程式:销量*(单价-单位变动成本)-固定成本=0 每次令一个参数为变量,其他为常量。 2、个参数变化对利润变化的影响程度。 主要采用敏感系数计量。 敏感系数=目标值变动百分比/参量值变动百分比。 例如计算利润对单价的敏感度 假设单价变动20%,利润为r,单价为s,单位变动成本为c,销量为q,固定成本为f。 单价变动前 r1=q*(s-c)-f 单价变动后 r2=q*[s*(1+20%)-c]-f 则利润对单价的敏感系数=(r2/r1)/20% 表示的含义是单价变动1%,利润变动变动多少个百分点 在工作中,为了让你的分析报告更好看或者内容充实,有时候还可以附上敏感分析表和敏感分析表。所谓敏感分析表,就是假定单价、单位变动成本、销量、固定成本上下浮动0、5%、10%、15%、20%(这些间距可以自由设定)时,利润的绝对额是多少。弥补敏感系数只能反映利润随项目变化而变化的相对量的缺陷。而敏感分析图则连续表示变量间的关系,绘制时,参照敏感分析表的数据绘出点,然后连线即可。 问题五:利润敏感性分析有何意义 敏感性分析的作用: 1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素,进一步分析、预测或估算其影响程度,找出产生不确定性的根源,采取相应有效措施。 2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围,使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况,以减少和避免不利因素的影响,改善和提高项目的投资效果。 3、通过各种方案敏感度大小的对比,区别敏感度大或敏感度小的方案,选择敏感度小的,即风险小的项目作投资方案。 4、通过可能出现的最有利与最不利的经济效益变动范围的分析,为投资决策者预测可能出现的风险程度,并对原方案采取某些控制措施或寻找可替代方案,为最后确定可行的投资方案提供可靠的决策依据。 利润敏感性分析法是在投资项目评价和企业其他经营决策中常用的一种不确定性分析方法。它是在确定性分析的基础上,重复分析不确定因素(如销售量、价格、成本、投资等)变化时,将对项目经济效益评价指标(如利润、投资收益率、投资回收期等)的影响程度。 利润利润敏感性分析法的主要作用之一是进行利润的预测和规划。根据不确定性因素每次变动数目的多少,利润敏感性分析法可以分为单因素利润敏感性分析法和多因素利润敏感性分析法。 问题六:敏感度分析是什么意思? 同学你好,很高兴为您解答! Sensitivity Analysis敏感度分析您所说的这个词语,是属于FRM词汇的一个,掌握好FRM词汇可以让您在FRM的学习中如鱼得水,这个词的翻译及意义如下:预估若分析的一个主要预测出错可能出现结果的技巧 希望高顿网校的回答能帮助您解决问题,更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。 高顿祝您生活愉快! 问题七:如何进行敏感性分析和发表偏倚分析 1.敏感性分析的含义: 改变纳入标准(特别是尚有争议的研究)、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标(如OR,RR)的变化,如果排除某篇文献 对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量 文献质量(纳入和排除文献的证据)和异质性的重要指标。 敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响。(王吉耀第二版P76中) “排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。(王家良第一版八年制P66、154) 敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。 敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析。 亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的。 例 如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。若排除后结果未 发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信;相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的 时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源。 2.衡量方法和措施 其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论。 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。 而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。 建议可以看参考王吉耀主编,科学出版社出版的《循证医学与临床实践》。 敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量!纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分。如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量(前提是符合纳入标准)的较为可行的方法。 敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。 有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析? 我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化。 (三)对入选文献进行偏倚估计 发表偏倚(publication bias)评估(包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验)。可以用stata软件进行egger检验。 人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的。 我们应当区分三个概念: 一是:文献/试验质量,现在Cochrane协作网称之为“纳入研究偏倚风险” 二是:文献报告质量,这实际上是一个写作表达水平的问题 三是:文献所报道试验的试验质量,如试验设计等等 而系统综述/系统评价尤其是Cochrane系统评价一直强调的是第一类的概念,即为纳入研究偏倚风险的评估,具体内容可在线阅读其官方网之系统评价作者手册5或安装RevMan 5版本后内包含的手册5内相关内容,我再怎么说也没有他们的权威或准确。 95%CI的宽窄实质上反映了试验的精度高低,换言之,上下限的间隔较小、则其精度高,也即是意味着数值资料可靠性比较高,其结果可信度较高,反之则提示可能由于原始数据“丢失”,或样本数量较少所致。......>> 问题八:简述敏感性分析的主要含义与内容 1、选择需要分析的不确定因素,并设定这些因素的变动范围; 2、确定分析指标; 3、计算各不确定因素在可能的变动范围内发生不同幅度变动所导致的方案经济效果指标的变动结果,建立一一对应的数量关系,并用图或表标表示出来 4、确定敏感因素,对方案的风险情况作出判断

meta分析论文,举例说明写法如下:

1、确定产品

当我们有一个想法,然后确定生产何种产品,就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研,我决定生产橙汁,因为现在的橙子是低成本的水果,且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少,所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。

这就意味着,当我们想要写一篇Meta分析论文时,要关注到现在的研究空缺,这样的Meta分析论文会更加容易发表,更具竞争力。

2、寻找原材料

确定生产方向后,接下来我需要走访橙子种植基地,寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的,所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节,全面检索数据库,不遗漏每一篇相关文献。

常见的英文数据库有:PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等,中文数据库主要是万方、维普、知网等,写Meta分析论文,检索这个环节工作量相对比较大,花费的时间较多!

3、筛选品种

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种,接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种,确定供货来源。首先,橙子必须果粒饱满,排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子,剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中,制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况,具体情况具体制定排纳标准。

4、进行采购评估

选择好了原材料的供应商,接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子,并为原材料出具一份质量评级表,让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程,就是我们写Meta分析论文过程中,文献质量评价的步骤,一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质,被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量,所以我们必须对每一篇文献进行质量评价,让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识,放心“食用”这篇Meta分析论文。

5、生产-削皮剔肉

有了原材料橙子,下一步需要把橙子削皮切块,把果肉取出来。

这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时,纳入的文献都是完整的论文,而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法,所以我们必须要数据通过表格提取出来。

6、生产-榨汁

有了果肉,就很简单啦。直接把材料倒进机器,让机器为我们榨汁即可。

同样,Meta分析论文有了数据就比较简单了,只需要把数据丢进软件,让软件为我们分析即可,这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。

7、送检-排除异质性

榨汁完成后,需要将橙汁送检,让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质,并为我们出具一个证书,这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在写Meta分析论文时,同样也需要进行这一步,通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性,确定文献之间的异质性有多大,以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析,如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大,那我们的直接将他们混合进行分析,出来的结果误差非常大,这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。

这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验,如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性,我们就需要进一步分析异质性的来源,排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。

8、排除造假风险

到这一步,我得到了一批好喝的橙汁,但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性,确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢,所以为确保最后批量生产后产品,品质的稳定性,我重新再买入了一批橙子,排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料,或者再加入一条榨汁技术不同的生产线,重新生产橙汁。

如果每一项调整,口味变化都不大,证明我的生产流程是稳定可信的,橙子品质也是统一过关的,我可以实现批量生产;相反,如果改变了其中一项,口味就发生了巨大的变化,过酸或者果肉过细,这些都很大程度上影响了我橙汁的口味,说明其中某项影响因素的影响很大,要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准(特别是尚有争议的研究)、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料,观察合并指标的变化,如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感。

9、排除隐瞒风险

最后,我们在测试生产品质时,只购买了一小批橙子,供应商给了我们长得又大又好的橙子,生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小,品质稍次的橘子呢?

不能排除某些供应商为了合作,只向订购商出示品相好的,而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定,刻意展示好的而回避不好的,如果没有,我们就可以实现量产了。

在写Meta分析论文里,这就是最后一步,评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子,而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中,阳性结果往往比阴性结果更容易发表,所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们,我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称,识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。

10、生产调研阶段结束

到此为止,我们基本上完成了工厂的搭建,当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转,也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等,但是最重要的“产品”我们已经生产完成,只要产品够硬,后续的都很简单啦~

写Meta分析论文有严格的流程要求,如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话,小编还是建议大家,可以试一试安排系统的meta分析学习,避免因为不规范的学习耽误研究进度。

医学论文中敏感性分析

灵敏度=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)*100%。正确判断病人的率。

特异度=真阴性人数/(真阴性人数+假阳性人数))*100%。正确判断非病人的率。

超声诊断 + - 合计+   A  B-   C  D

灵敏度=A/(A+C)*100%

特异度=D/(B+D)*100%

扩展资料:

灵敏度(Sensitivity)是指某方法对单位浓度或单位量待测物质变化所致的响应量变化程度,它可以用仪器的响应量或其他指示量与对应的待测物质的浓度或量之比来描述。

灵敏度指示器的相对于被测量变化的位移率,灵敏度是衡量物理仪器的一个标志,特别是电学仪器注重仪器灵敏度的提高。通过灵敏度的研究可加深对仪表的构造和原理的理解。

实验室常用的电表是磁电式的,它的构造是一个可转动的线圈装在永久磁铁的磁场中,当电流通过游丝流经线圈时,因电流和磁场的相互作用,线圈克服游丝的反抗力矩偏转一个角度,在磁感强度,线圈面积、线圈匝数和游丝强度一定时,电流的大小与线圈偏转的角度成正比,我们以指针满偏时电流Ig的大小看作电表的灵敏度,满偏电流愈小灵敏度愈高,表头满偏电流一般为10微安到几百毫安。

如要测量微弱电流(10-6~10-10安)或微小电压(10-3~10-6伏)就应提高电表的灵敏度,采用一种高灵敏度的仪表即灵敏电流计。

灵敏电流计的结构包括三个主要部分,从中看出提高灵敏度的原理。

磁场部分:由永久磁铁产生的辐向磁场。

偏转部分:线圈可以在磁场内转动,它的上下端用金属丝(张丝)绷紧,张丝同时作为线圈两端的电流引线。由于用张丝代替了普通电表的转轴和轴承,避免了机械摩擦,电流计的灵敏度得以提高很多。

读数部分:小镜M固定在线圈上,它把光源射来的光反射到标尺上,并形成一个光标,当电流通过线圈时,小镜M随线圈转过θ角,反射光线转过2θ角。

光标在标尺上移动的距离d=2θL,l为小镜M至标尺的距离。由于线圈的偏转角θ正比于电流Ig,所以光标移动的距离d可以测出电流Ig的大小。采用光标作“指针”代替普通电表的金属指针,相当于加长了指针的长度,进一步提高了电流计的灵敏度。

特异度是实际无病按该诊断标准被正确地判为无病的百分比。

参考资料:百度百科-特异度 百度百科-灵敏度

meta分析论文,举例说明写法如下:

1、确定产品

当我们有一个想法,然后确定生产何种产品,就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研,我决定生产橙汁,因为现在的橙子是低成本的水果,且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少,所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。

这就意味着,当我们想要写一篇Meta分析论文时,要关注到现在的研究空缺,这样的Meta分析论文会更加容易发表,更具竞争力。

2、寻找原材料

确定生产方向后,接下来我需要走访橙子种植基地,寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的,所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节,全面检索数据库,不遗漏每一篇相关文献。

常见的英文数据库有:PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等,中文数据库主要是万方、维普、知网等,写Meta分析论文,检索这个环节工作量相对比较大,花费的时间较多!

3、筛选品种

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种,接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种,确定供货来源。首先,橙子必须果粒饱满,排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子,剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中,制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况,具体情况具体制定排纳标准。

4、进行采购评估

选择好了原材料的供应商,接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子,并为原材料出具一份质量评级表,让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程,就是我们写Meta分析论文过程中,文献质量评价的步骤,一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质,被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量,所以我们必须对每一篇文献进行质量评价,让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识,放心“食用”这篇Meta分析论文。

5、生产-削皮剔肉

有了原材料橙子,下一步需要把橙子削皮切块,把果肉取出来。

这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时,纳入的文献都是完整的论文,而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法,所以我们必须要数据通过表格提取出来。

6、生产-榨汁

有了果肉,就很简单啦。直接把材料倒进机器,让机器为我们榨汁即可。

同样,Meta分析论文有了数据就比较简单了,只需要把数据丢进软件,让软件为我们分析即可,这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。

7、送检-排除异质性

榨汁完成后,需要将橙汁送检,让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质,并为我们出具一个证书,这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在写Meta分析论文时,同样也需要进行这一步,通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性,确定文献之间的异质性有多大,以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析,如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大,那我们的直接将他们混合进行分析,出来的结果误差非常大,这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。

这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验,如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性,我们就需要进一步分析异质性的来源,排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。

8、排除造假风险

到这一步,我得到了一批好喝的橙汁,但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性,确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢,所以为确保最后批量生产后产品,品质的稳定性,我重新再买入了一批橙子,排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料,或者再加入一条榨汁技术不同的生产线,重新生产橙汁。

如果每一项调整,口味变化都不大,证明我的生产流程是稳定可信的,橙子品质也是统一过关的,我可以实现批量生产;相反,如果改变了其中一项,口味就发生了巨大的变化,过酸或者果肉过细,这些都很大程度上影响了我橙汁的口味,说明其中某项影响因素的影响很大,要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准(特别是尚有争议的研究)、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料,观察合并指标的变化,如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感。

9、排除隐瞒风险

最后,我们在测试生产品质时,只购买了一小批橙子,供应商给了我们长得又大又好的橙子,生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小,品质稍次的橘子呢?

不能排除某些供应商为了合作,只向订购商出示品相好的,而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定,刻意展示好的而回避不好的,如果没有,我们就可以实现量产了。

在写Meta分析论文里,这就是最后一步,评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子,而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中,阳性结果往往比阴性结果更容易发表,所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们,我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称,识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。

10、生产调研阶段结束

到此为止,我们基本上完成了工厂的搭建,当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转,也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等,但是最重要的“产品”我们已经生产完成,只要产品够硬,后续的都很简单啦~

写Meta分析论文有严格的流程要求,如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话,小编还是建议大家,可以试一试安排系统的meta分析学习,避免因为不规范的学习耽误研究进度。

敏感性(具有该特性的对象被预知的可能性大小)=真阳性率=a/a+c;特异性(对象所具有的特殊属性的程度)=真阴性率=d/b+d;漏诊率=1-敏感性=c/a+c;误诊率=1-特异性=b/b+d

可以。根据查询相关信息显示,在论文中,参数敏感性分析通常是研究结果的一个重要组成部分。所谓的敏感性分析,指的是一篇文章在主分析后,采用不同的统计方法,或采用不同的数据重新分析,来探讨分析结果的稳健性。如果采用不同的分析思路得到的结果与主分析方法结果不一致,则说明本文主分析结果不那么可靠。

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