公卫人网-EpiMan

公卫人网,网址EpiMan.cn,是一个中国大陆的公共卫生专业网站,创建于2006年11月11日。

独立数据监察委员会-临床试验

独立数据监察委员会(independent datamonitoring committee,IDMC),是由申办者设立的,负责定期对临床试验的进展、安全性数据和重要的有效性数据进行评估,由此向申办者提出继续、调整或者停止试验等建议。

永恒时间偏倚-流行病学

永恒时间偏倚(immortal-time bias),指由于研究的暴露因素的引入时间与研究起点时间不同,而且可能在各研究对象间存在差异而导致的偏倚。

现患-新发病例偏倚-流行病学

现患病例-新发病例偏倚(prevalence-incidence bias),又称“奈曼偏倚(Neyman bias)”。指在进行现况调查或病例对照研究时,选择的病例一般是研究时的现患病例或存活病例,而不包括死亡病例和病程短、轻型或不典型病例,致使研究因素与疾病的关联被错误估计,从而产生的系统误差。 ...

医学决定水平-卫统

医学决定水平(medicine decide level),是临床医生在诊断和治疗疾病时应该掌握和使用的数据。

入院率偏倚-流行病学

入院率偏倚(admissionrate bias),也叫伯克森偏倚(Berkson’s bias),是当以医院患者作为研究对象进行研究时,由于各种疾病入院率不同导致病例组与对照组的某些特征与源人群中的特征存在差异,从而产生的系统误差。

选择偏倚-流行病学

选择偏倚(selection bias),指由于研究对象的选择不当,导致入选者与未选入者特征上存在差异,如缺乏代表性、暴露组与对照组可比性差等,而导致的研究结果偏离真实,从而产生的系统误差。

信息偏倚-流行病学

信息偏倚(information bias),又称“错分偏倚(misclassification bias)”。指由于测量暴露或结局的方法不准确或不统一导致从研究对象获取的信息错误而产生的系统误差。包含无差异错误分类和有差异错误分类。

偏倚-流行病学

偏倚(bias),指从样本人群中获得的某变量的测量值系统地偏离了目标人群中该变量的真实值,导致研究结果或推论与真实情况之间出现的系统误差。

参考值范围-卫统

参考值范围(reference interval),是指来源于大量的正常人群中有关实验测定数据,并根据正常人群中不同年龄、性别分别进行统计分析,得到了绝大多数人群中数据的分布范围,并以此确定参考值范围。

身体圆度指数-营养

身体圆度指数(Body Roundness Index, BRI),是一种基于身高和腰围的复合肥胖指数,用于评估体脂分布和代谢健康的新型人体测量指标。

婚前性健康教育-妇幼

婚前性健康教育(premarital education for sexual health),指对婚前青年男女进行的性相关教育,包括性生理、性心理、性道德和性法制的教育。使青年男女具备科学的性知识、健康的性意识和性观念、安全的性行为和良好的性道德,促进其在生理、心理及社会三方面的 发展和成熟。 ...

中国人内脏脂肪指数-伤害

中国人内脏脂肪指数(Chinese visceral adiposity index, CVAI),指基于中国人种、年龄、性别等因素校正的内脏脂肪指数,于2016年提出,用以估计中国人群的内脏脂肪面积。

健康素养-健康中国

健康素养(Health literacy,HL)是指个人获取和理解基本健康信息和服务,并运用这些信息和服务做出正确决策,以维护和促进自身、家庭及社区健康的能力。

组织健康素养-健康中国

组织健康素养(Oganizational health literacy,OHL)强调通过机构层面的举措,解决服务人群尤其是低健康素养个体面临的问题。

现使用者偏倚-流行病学

现使用者偏倚(prevalent user bias),即在研究对象既往接受过研究感兴趣的干预后,再次接受干预会对结局产生影响(如现使用者的依从性更好、某些药物的长期效应)。

病程长短偏倚-流行病学

病程长短偏倚(Length Bias),指由于纳入较多病程长的患者,导致出现研究组生存率更高或生存时间更长的假象,从而产生的系统误差。

膳食炎症指数-营养

膳食炎症指数(Dietary Inflammatory Index, DII),指一种用于评估饮食对炎症影响的量化工具。

P值-医学统计学

P值(P value),统计学上行假设检验时,在零假设成立的前提下,出现当前状况及更极端情形的概率记为p值。用于表示对零假设的支持程度。一般当p值小于某显著性水平时,则拒绝零假设。

志愿者偏倚-流行病学

志愿者偏倚(volunteerbias),指与未参与研究人群相比,志愿参与研究人群可能有更好的健康行为、对自身健康更高的关注度等特征,其顺应性更高,这些差异会导致研究人群的发病或死亡率低于不参与人群,从而产生的系统误差。 ...
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