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Meta分析的样本量应该不低于单个随机对照试验的样本量,试验序贯分析(TSA)可提供期望信息量(RIS)以及界值来判断Meta分析的结论是否充足。而TSA软件只能进行二分类和连续型数据的分析,不能进行时间-事件数据的分析。本文主要介绍如何应用TSA方法进行时间-事件数据的分析。
试验序贯分析在时间-事件数据中的应用
【摘 要】
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Meta分析的样本量应该不低于单个随机对照试验的样本量,试验序贯分析(TSA)可提供期望信息量(RIS)以及界值来判断Meta分析的结论是否充足。而TSA软件只能进行二分类和连续型数
【机 构】
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武汉大学中南医院循证与转化医学中心武汉大学循证与转化医学中心武汉大学第二临床学院循证医学与临床流行病学教研室; 西安交通大学第一附属医院泌尿外科; 武汉大学中南医院泌尿外科;
【出 处】
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中国循证医学杂志
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家重点研发计划专项基金(编号:2016YFC0106300)
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