
期刊简介
杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准,1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会(原“中华医院管理学会”)主办,是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性,被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊(中国科技核心期刊),是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格,使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁,传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版,面向国内外发行,月刊,大16开本,内文铜版纸印刷,四封及目次、 插页彩色印刷,内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实,贴近医院、服务医院的编辑方针,始终以读者为本,引领潮流。传播现代经营理念,报道学科重大进展,交流先进经验,发布权威信息,融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式,依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会,聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者,组成权威性编委会,与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量,全面的资讯服务,成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括:医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务,自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校,他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时,随时征求读者对杂志的意见和建议,并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7~8人,月均读者总数:255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰(兼) 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋(兼) 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内:北京报刊发行局 国外:中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号:2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078,北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话:(010)87677703 传真:(010)87677705 定价:每期16.00元,全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R
医学论文常见的医学分析模型工具
时间:2024-03-22 09:58:16
在医学分析中,除了Cox比例风险模型外,还有多种模型得到了广泛应用。以下是一些常见的医学分析模型:
逻辑回归模型:逻辑回归是一种用于处理二分类因变量的统计分析方法,在医学研究中常用于预测某种疾病的发生概率,或者评估某种治疗方法的有效性。例如,可以利用逻辑回归模型研究某种基因变异与疾病风险之间的关系。
线性回归模型:线性回归是一种用于研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系的统计分析方法。在医学研究中,线性回归模型常用于探索影响某种生理指标或疾病严重程度的因素。例如,可以利用线性回归模型研究年龄、性别、生活习惯等因素与血压水平之间的关系。
生存分析模型:除了Cox比例风险模型外,还有其他生存分析模型,如Weibull模型、指数模型等。这些模型都用于研究生存时间与影响因素之间的关系,但假设条件和适用场景略有不同。例如,Weibull模型可以更好地拟合某些具有非恒定风险函数的生存数据。
广义线性模型:广义线性模型是线性模型的扩展,可以处理因变量不服从正态分布或具有非线性关系的情况。在医学研究中,广义线性模型常用于分析计数数据(如发病率、死亡率等)或有序分类数据(如疾病严重程度等级)。例如,可以利用泊松回归模型研究某地区某疾病的发病率与环境因素之间的关系。
混合效应模型:混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的统计分析方法,适用于处理具有层次结构或重复测量的数据。在医学研究中,混合效应模型常用于分析纵向数据(如多次测量的生理指标)或群组数据(如不同医院或地区的患者数据)。例如,可以利用混合效应模型研究不同治疗方法对患者生理功能随时间变化的影响。
神经网络模型:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,具有强大的非线性拟合能力和自学习能力。在医学研究中,神经网络模型常用于处理复杂的非线性关系或进行模式识别与分类。例如,可以利用神经网络模型预测某种疾病的发病风险或诊断结果。
决策树和随机森林模型:决策树和随机森林是基于树结构的分类与回归方法,在医学研究中常用于预测疾病风险、诊断结果或治疗效果等。这些方法可以直观地展示决策过程,并易于理解和解释。例如,可以利用决策树模型根据患者的症状和体征判断其可能患有的疾病类型。
总之,在医学分析中,各种统计模型和机器学习方法都得到了广泛应用,为医学研究提供了有力的支持。具体选择哪种模型取决于研究目的、数据类型和分析需求等因素。