临床科研随访数据管理系统

芯片数据分析管理系统之ArrayDB

下面主要围绕cDNA芯片 相关的数据管理和分析问题进行讨论。 实验室信息管理系统 cDNA芯片实验的目的是要在一次实验中同时得到成千上万个基因的表达行为，这样的实验需要有管理实验前后大量数据的能力。设计构建检测基因表达的微阵列需要获得生物体基因的所有序列、注释和克隆。在杂交反应和扫描后，收集到的数据必须以某种方式保存，以便很容易进行图象处理和统计及生物学分析。因此需要建立与大规模高通量 实验方法相匹配的实验材料和信息管理系统。 该系统除用来定位和跟踪材料

随访 15 年，11 万例数据统计分析，顾东风院士团队揭示 PM2.5 与心血管疾病的大型前瞻性队列研究

论文，通过基于人口的前瞻性队列研究揭示了长期暴露于 PM2.5 对中国成年人缺血性及出血性中风的影响。图片来源：BMJ主要研究内容本研究依托于中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测(China-PAR)项目，收集了从1992 年至 2008 年间中国 15 个城市共计 127840 名健康成年人报名参加基线检查，最后一次随访信息获得的时间是 2012 - 2015 年。总体来说，除去丢失随访信息、死亡等因素造成的数据缺失，本研究共纳入了 117575 例的数据进行深入分析及统计（下图）。主要结局指标为随访过程中全

【样本估算】帮你搞定临床调查中的样本量计算！

」，也能看出我们院长的统计学也很渣。这其实是临床调研中最极端的做法是搞全面调查 (普查)，虽然没有了抽样误差，但是总误差可能比抽样调查更大。 为什么这样说呢？ 因为普查涉及范围大，时间长，调查人员多，许多条件无法控制，因此，调查实施时就可能比较粗糙，在数据录入、处理时也更容易产生误差，特别是过大规模的抽样调查更容易发生类似的情况。 而精心设计和实施的适当规模的抽样调查，则可以做得比较细致，数据处理时也比较容易控制误差。还有过大规模的调查必定耗时过长，待所收集的资料发表之时可能已失去其大部分价值了。 临床科研