中华实用儿科临床杂志

期刊简介

               《中华实用儿科临床杂志》(原《实用儿科临床杂志》)是由中国科学技术协会主管、中华医学会主办的中华医学会系列杂志,是以儿科临床与基础研究为主要报道内容的儿科学类核心期刊。本刊为儿科学类核心期刊、中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),RCCSE中国核心学术期刊,中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊,中国科学技术协会精品科技期刊,被中国生物医学文献数据库(CBMdisc)、Quick全文资料管理系统(FTME)、中文科技期刊数据库、万方数据、《中国学术期刊文摘》、美国《化学文摘》、俄罗斯《文摘杂志》、波兰《哥白尼文摘》、W HO西太平洋地区医学索引(W PRIM)、美国《乌利希斯期刊指南》等国内外数十家权威数据库收录。本刊以贯彻党和国家的卫生工作方针、政策,贯彻理论与实践、普及与提高相结合的方针,反映国内外儿科医疗、科研等方面的新理论、新技术、新成果、新进展,促进学术交流为办刊宗旨。辟有述评、专家论坛、学术争鸣、热点、论著、小儿神经基础与临床、中西医结合、实验研究、儿童保健、误诊分析、药物与临床、综述、小儿外科、病例报告、临床应用研究、儿科查房、标准•方案•指南、指南解读、国际期刊快通道、医学人文等栏目。以各级医院儿科医务工作者,各高等医学院校、科研院所儿科医教研人员,各级图书馆(室)、科技情报研究院(所)研究人员等为读者对象。欢迎广大儿科医务工作者和医学科教研人员踊跃投稿。本刊为半月刊,A4开本,80页,无光铜版纸印刷,每月5日、20日出版。CN 10-1070/R,ISSN 2095-428X,CODEN SELZBJ,Dewey #:618.92。国内外公开发行,国内邮发代号:36 - 102,国外邮发代号:SM1763。可通过全国各地邮局订阅,也可与本刊编辑部直接联系订阅邮购。国内定价:10.00元/期,240.00元/年;国外定价:10.00美元/期,240.00美元/年。欲浏览本刊或有投稿意向,请登录本刊网站(http://www.zhsyeklczz.com),网站提供免费全文下载。联系地址:453003河南省新乡市金穗大道601号新乡医学院《中华实用儿科临床杂志》编辑部。联系电话:0373 -3029144,0373 -3831456;传真:0373-3029144;电子信箱 syqk@ chinajournal.net.cn。请优先登录中华医学会杂志社网站(http://www.medline.org.cn)首页的“稿件远程管理系统”投稿。                

医学论文常见的医学分析模型工具

时间:2024-03-22 09:58:16

在医学分析中,除了Cox比例风险模型外,还有多种模型得到了广泛应用。以下是一些常见的医学分析模型:

逻辑回归模型:逻辑回归是一种用于处理二分类因变量的统计分析方法,在医学研究中常用于预测某种疾病的发生概率,或者评估某种治疗方法的有效性。例如,可以利用逻辑回归模型研究某种基因变异与疾病风险之间的关系。
线性回归模型:线性回归是一种用于研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系的统计分析方法。在医学研究中,线性回归模型常用于探索影响某种生理指标或疾病严重程度的因素。例如,可以利用线性回归模型研究年龄、性别、生活习惯等因素与血压水平之间的关系。
生存分析模型:除了Cox比例风险模型外,还有其他生存分析模型,如Weibull模型、指数模型等。这些模型都用于研究生存时间与影响因素之间的关系,但假设条件和适用场景略有不同。例如,Weibull模型可以更好地拟合某些具有非恒定风险函数的生存数据。
广义线性模型:广义线性模型是线性模型的扩展,可以处理因变量不服从正态分布或具有非线性关系的情况。在医学研究中,广义线性模型常用于分析计数数据(如发病率、死亡率等)或有序分类数据(如疾病严重程度等级)。例如,可以利用泊松回归模型研究某地区某疾病的发病率与环境因素之间的关系。
混合效应模型:混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的统计分析方法,适用于处理具有层次结构或重复测量的数据。在医学研究中,混合效应模型常用于分析纵向数据(如多次测量的生理指标)或群组数据(如不同医院或地区的患者数据)。例如,可以利用混合效应模型研究不同治疗方法对患者生理功能随时间变化的影响。
神经网络模型:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,具有强大的非线性拟合能力和自学习能力。在医学研究中,神经网络模型常用于处理复杂的非线性关系或进行模式识别与分类。例如,可以利用神经网络模型预测某种疾病的发病风险或诊断结果。
决策树和随机森林模型:决策树和随机森林是基于树结构的分类与回归方法,在医学研究中常用于预测疾病风险、诊断结果或治疗效果等。这些方法可以直观地展示决策过程,并易于理解和解释。例如,可以利用决策树模型根据患者的症状和体征判断其可能患有的疾病类型。
总之,在医学分析中,各种统计模型和机器学习方法都得到了广泛应用,为医学研究提供了有力的支持。具体选择哪种模型取决于研究目的、数据类型和分析需求等因素。