基于电子病例数据库的研究,产生选择偏倚的原因有哪些?

2021-07-09 MedSci原创 MedSci原创

基于电子病例数据库的研究,产生选择偏倚的原因有哪些?王雯-第五个问题

《梅斯直播课:如何开展临床研究-基于医院电子病历数据》

回答问题5:基于电子病例数据库的研究,产生选择偏倚的原因有哪些?

 

欢迎点赞、评论、分享



版权声明:
本网站所有注明“来源:梅斯医学”或“来源:MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明“来源:梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的,转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (3)
#插入话题
  1. 2021-07-20 醫着仁心

    👍👍

    0

  2. 2021-07-09 yangchou

    谢谢分享,值得学习。

    0

拓展阅读

Heckman两阶段模型:选择偏倚强大校正工具,原理及实现方法

Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差(sample selection bias)造成的内生性问题。在经济学领域,样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路

临床研究中的混杂偏倚(上)

为什么要讲偏倚?因为在现实临床研究中有太多的因素干扰,如治疗方法不同、患者的一般情况有别、医生与患者个人意愿不同、经济条件影响诊疗方法、民族背景与生活习惯对疾病的影响等等。控制这些偏倚,呈现真实的信息,是临床研究的关键所在。不控制偏倚的研究,都是耍流氓!本文为混杂偏倚上集,相关课程可到MedSci临床研究学院观看。手机下载MedSci医学APP,看视频只需一半积分,一起来学习吧。期待下集更精彩