数据收集与整合
从公共数据门户和MFDS电子公共服务系统收集2003年至2024年中的所有临床研究计划批准数据。
从Public Data Portal和MFDS医疗器械信息门户收集了1556条记录,使用Python和Pandas进行数据处理,合并两个来源的数据。
Landscape of regulatory clinical investigations status of traditional and digital medical devices in the Republic of Korea (2003-mid 2024)
该研究为基于公开数据库的描述性分析,包含数据整合、分类、统计比较等方法,但缺乏实验干预或临床验证,属于观察性分析。
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
从公共数据门户和MFDS电子公共服务系统收集2003年至2024年中的所有临床研究计划批准数据。
从Public Data Portal和MFDS医疗器械信息门户收集了1556条记录,使用Python和Pandas进行数据处理,合并两个来源的数据。
通过逐步排除缺失值和不一致记录,并对数字医疗器械进行分类识别,建立最终分析数据集。
排除缺失设备命名、缺失临床研究标题、缺失研究地点、交叉验证不一致的记录,以及无法更新的设备命名,最终纳入1398条记录。数字医疗器械基于数字医疗产品法案的定义,通过关键词搜索(软件、机器人、VR/AR、u-Health)识别,去重后得到287条数字器械记录和1111条传统器械记录。
比较数字和传统医疗器械在临床研究特征上的差异,并估计从批准到上市的时间。
使用Shapiro-Wilk检验评估正态性,Mann-Whitney U检验比较组间差异,Hodges-Lehmann估计中位数差异,卡方检验和Fisher精确检验比较分类变量,显著性水平p<0.05。敏感性分析验证结果稳健性。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 数据收集 | 数据来源:Public Data Portal 和 MFDS Medical Device Information Portal;收集时间范围:2003年1月至2024年6月 阅读提示:Methods: Data collection and processing |
| 数据筛选标准 | 排除标准:设备命名缺失、研究标题缺失、研究地点缺失、交叉验证不一致、更新后仍无法分类的记录;最终纳入1398条 阅读提示:Methods: Data collection and processing, Figure 5 |
| 数字器械分类标准 | 定义:数字医疗器械必须满足数字技术为核心功能组件;关键词类别:软件(AI和DTx)、机器人、VR/AR、u-Health;排除数字组件仅为次要功能 阅读提示:Methods: Data collection and processing |
| 统计分析 | 统计方法:Shapiro-Wilk检验、Mann-Whitney U检验、Hodges-Lehmann估计、卡方检验、Fisher精确检验;显著性水平p<0.05;软件版本:Python 3.11, SciPy 1.10.1 阅读提示:Methods: Statistical method |