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为了深入分析诊断结果，你应该了解下阳性预测值！
实际临床实践中，我们事先并不知道，而是需要根据一个诊断结果来判断目标个体是否真正患病。换句话说，临床医生拿到一个诊断结果时，应当考虑：诊断阳性结果的人，有多大的可能是真正患病的人？
发表于2018-02-06
如何提升诊断的灵敏度或特异度？串联与并联试验
在诊断疾病时，可采用多项诊断试验检查同一对象，以提升诊断的灵敏度或特异度，这种方式称为联合试验。根据联合的形式，分为串联与并联。
发表于2018-02-03
一文掌握：诊断试验如何设定截点（多图）
人体的生物指标多是连续变量，如血压和血糖指标等。这类指标在生物标志上没有明确的“阳性”和“阴性”界限，但是为了进行临床诊断，我们必须设定一个截点（cutoff）。那么，应该如何设定呢？
发表于2018-01-24
观察性研究控制混杂因素第一弹：分层分析
分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它是将数据资料按照某个需要控制的混杂因素进行分层，然后再估计暴露/处理因素与研究结局之间的关联性。
发表于2018-01-22
灵敏度和特异度，你都搞清楚含义了吗？
如果一项诊断试验的灵敏度比较低，那么会出现很多假阴性的患者。这会延误患者的就诊，影响病程发展和愈后，甚至导致患者过早死亡。如果一项诊断试验的特异度比较低，那么会出现很多假阳性的患者。这样会浪费医疗资源、造成患者无端的恐慌和焦虑。
发表于2018-01-21
真实例子：论文中随机分组常犯的那些错！
随机分组是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组，而不受研究者、临床医生和受试者好恶的影响，是获得组间可比性最可靠的方法。然而，很多论文报告的随机分组方法并不准确，常见的有以下问题：
发表于2018-01-14
讲诊断试验前，我们先得了解人体生物指标的分布
实际上，人体大多数的生物指标都呈现单峰分布。因此，我们需要通过一定的统计手段，选择截点的位置，同时希望截点具有一定生物学意义。
发表于2018-01-13
你的临床试验，有强有力的生物学理论支持吗？
对于一项结果为阴性的临床试验，如果能够确定并非方法学的缺陷导致这一结果，那么就应该努力了解治疗失败的生物学原因，是否是我们所掌握的生物学理论并不全面，忽略了某些重要的点
发表于2017-12-30
既往研究结果为阳性，我却得出了阴性结果，咋办？
临床试验得到阴性结局，然而既往的类似研究或相关系列试验的Meta分析结果却为阳性，这种情况并不罕见。那么这种情况下到底应该怎么办，承认该试验失败，抑或推翻既往研究结果？
发表于2017-12-20
研究结果阴性，可能统计方法不合适！
不论在试验设计、过程执行等方面如何标准、如何严格，如果选择了不恰当的数据统计方法，那么很可能得到阴性结果甚至完全相反的结果。
发表于2017-12-09
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