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Stata详细教程：Cox回归和比例风险假定检验
这篇文章中，我们就一起来学习如何使用Stata进行Cox回归分析以及比例风险假定(Proportional hazard assumption, PH假定)的检验。
发表于2018-03-27
试验过程中主要终点还能调整吗？来看研究实例！
适应性设计中，可以在保证试验统计学严谨性以及试验整体性的前提下，根据不断积累的信息或试验外部信息调整主要终点，降低试验的风险，优化试验的产出。常见该类设计类型是由非劣效终点改变为优效性终点。
发表于2018-03-05
Cox回归中，等比例假定不满足，该怎么衡量治疗效果？
对于Cox回归，它假定HR值不随时间变化，即我们所说的比例风险假定（Proportional Hazard Assumption）。HR随时间变化，意味着治疗的效果在用药后的不同时间段不同。如果忽略PH假定，用Cox回归得到的HR值衡量治疗
发表于2018-03-01
想应用交叉设计？你得先注意4个问题
研究对象被随机分为甲、乙两组。甲组先用试验药物，乙组先用对照药物。一个疗程结束后，间隔一段时间（目的是消除治疗药物的滞留影响），然后甲组用对照药物，乙组用试验药物，最后分析比较疗效和安全性。
发表于2018-03-01
样本量重估计设计——试验过程中重新调整样本量，来看一项研究实例
样本量重估计设计其实可以很简单地解决样本量估计的问题。如果采用该设计，可以先设定初始的样本量，然后在试验过程中通过累积的数据对样本量进行重新估计，重新调整，这样一来便可大大降低试验的不确定性。
发表于2018-02-28
那些最基本的研究设计之队列研究
队列研究评价的是暴露因素对暴露人群一定时间后产生的影响，“暴露”发生在前，“结局”出现在后，因果论断能力较强。
发表于2018-02-28
教你三招：Cox回归比例风险(PH)假定的检验
Cox回归是生存分析中的常用方法，其假定Hazard Ratio（HR）不随时间变化，即满足比例风险假定（Proportional Hazards Assumption, PH假定）。在进行Cox回归前需要对该假定进行检验，本文介绍三种方法
发表于2018-02-28
临床试验中，为何会设置安慰剂导入期？
在RCT中，部分研究对象可能不耐受试验干预措施，导致不依从或失访。如果大量研究对象在随机分组后不依从或失访，其数据将会缺失，从而给统计分析造成困难，试验结论的可靠性也将受到影响。
发表于2018-02-25
Stata教程：ROC曲线下面积的比较
假设某医生要比较两种诊断方法的总体准确性大小，该医生使用两种诊断方法分别对同一群患者进行了测量。患者的真实状态已知。如何使用Stata软件来实现呢？
发表于2018-02-25
疾病预测模型构建好了，临床中如何应用和解释呢？
模型都建好了，是不是就可以马上就用了？答案是还不够。事实上，我们得到的是一个数学公式，总不能让临床大夫们都恶补一堆模型什么的，再人手拿一个科学计算器狂按吧。所以风险评分模型还必须方便应用和解释。
发表于2018-02-22
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