醫學資料庫常見的偏誤(Franklin 與 Schneeweiss)
- 因果關係錯置
這是指因(介入/處置)與果(結果變項)在時間軸上的錯置,偏誤來源來自於事實上是結果變項決定了之後要做何種介入(或醫療選擇)。這種偏誤的處理方式很簡單,只要確認結果變項是發生在介入之後即可,亦即追蹤時間是從介入開始算。
醫學資料庫常見的偏誤(Franklin 與 Schneeweiss)
這是指因(介入/處置)與果(結果變項)在時間軸上的錯置,偏誤來源來自於事實上是結果變項決定了之後要做何種介入(或醫療選擇)。這種偏誤的處理方式很簡單,只要確認結果變項是發生在介入之後即可,亦即追蹤時間是從介入開始算。
醫學資料庫研究目前佔目前醫學研究相當大宗,由於資料在研究想法產生之前就已經存在,而不需要再收案或追蹤,一旦可以有權限使用資料時,可以快速地做資料處理及統計分析進而發表,甚至搶先在臨床試驗之前就先有真實世界數據(real world data)的結果。
真實世界數據(real-world data; RWD)在目前幾年變的非常流行,下圖列出在PubMed搜尋RWD或Real-world evidence(真實世界證據,以下簡稱為RWE)關鍵字的文獻數量,在最近幾年急速飆漲。
很多中小企業都有內外帳之分,特別是內帳,通常老闆自己要看的,所以反而更貼近真實經營實況。但因為是內帳,並沒有一定的記帳方法,比較有概念的採用正規會計帳的記帳方法,計算損益表,獲知每月是否有賺錢。比較隨興的,通常只是記個流水帳,筆數不多的話,月底自己加加減減也就有數了。
不過小孩會長大、公司會成長,漸漸地,每月交易筆數愈來愈多,當每月有50筆交易以上時,這時還在按計算機加加減減,難免力不從心,容易出錯。而且,公司愈來愈忙,更沒有時間好好計算,有時忙了半天都不知道公司是賺是賠,真心酸。這時,專門請個會計嘛,還不到那個模規;即使足夠請人,買會計軟體也是筆花費,再者公司業務也沒那麼複雜,會計小姐可能也是繼續記流水帳,月底再利用一些免費的軟體或excel拉拉公式,也就夠用了。
2019/1/19由林口長庚醫院的巨量資料及統計中心主辦「臨床資料庫的建立和應用研討會」,會議中邀請許多學者分享醫療院所整合的資料庫,分別有以下五種醫學研究資料:
筆者曾於 2017/11 發表的兩篇文章(https://reurl.cc/n112l、https://reurl.cc/x992e),提到在醫學研究中如何執行敏感度分析(Sensitivity analysis),不過當時筆者引用的 BMC Medical Research Methodology 論文(https://reurl.cc/0ppeA),比較偏重在於資料分析的觀點,本篇文章則嘗試以臨床觀點(from clinical points of view)來描述敏感度分析的應用方式。
在醫學論文中,在內文、表格與圖形中,必然會有數字的呈現,那麼這些數字的小數點應該取到第幾位是最合適的呢?
若以呈現最精確的數據訊息為主要目的,那麼小數點理應是取越多位越精確。然而,當不必要的小數點取太多位時,會讓讀者注意力受到影響,不易立即理解到數字的大小;反之,小數點取的位數不夠,則可能會失去精確性,甚至被懷疑是否作者是故意隱匿資訊。
肆、版面橫向設定
51、分節符號除了應用在頁碼格式的區隔之外,另一個比較常用的部分,應該是把版面配置中的方向,從直向版面變更為橫向版面,因應有些內容必須以橫向版面來呈現的可讀性比較高,在使用上,欲轉為橫向的頁面必須將前後以分節符號做區隔。