药物敏感性试验中的亚组统计分析

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了解病患的特异性对医药的精确性发展起着至关重要的作用,我们时常需要对临床表现相似的患者进行恰当的分组,以此为患者寻找更合适的药物进行治疗。但由于人类的细胞系中有着庞大的数据,因此,我们还需要对这些高维数据进行特征提取。所以,本文希望在药物敏感性试验中应用一种新方法,该方法既能够自动构建亚组结构,也能够评估特异性治疗效果,从而更深入探索癌症细胞系与药物之间的联系。针对高维、小样本数据,局部Lasso模型是一种既能进行亚组构建也能进行特征选择的机器学习模型,它能够利用迭代最小二乘优化算法得到全局最优解并
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目的:从基本药物可及性的角度,对南京市基本药物制度的实施效果进行评价及分析;考察并比较南京市二级、三级医院药师与医师对基本药物制度的认知与满意度,评价优先配备和使用基本药物的影响因素,并为南京市基本药物政策的完善提供参考和建议。方法:南京市基本药物的可及性调查方法,根据世界卫生组织(WHO)和国际健康行动组织(HAI)推荐的标准药物价格调查方法,将5类高发病率的治疗药物作为调查对象,从中选取24种
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研究背景:药物经济学评价能有效改进和提高药物资源的配置和利用效率,受到越来越多国家和地区的高度重视,应用日益广泛。尽管药物经济学的研究和应用在全球已有几十年的历史,但在中国起步较晚,研究质量方面存在一些问题,迫切需要进一步评估和规范药物经济学研究的质量。目前,20多个国家颁布了药物经济学评价指南,部分机构或学者研发了不同类型的经济学研究质量评估量表,规范了药物经济学研究,但不同量表适用范围不一致,
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