【摘 要】
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生物医药的统计分析带有很鲜明的区别与其它统计分析领域的特征,主要关注安全性和有效性研究。现行的生物医药分析多用于新药审核审批。统计分析作为重要的研究手段在药品研
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生物医药的统计分析带有很鲜明的区别与其它统计分析领域的特征,主要关注安全性和有效性研究。现行的生物医药分析多用于新药审核审批。统计分析作为重要的研究手段在药品研发过程起到关键角色。严谨的科学的有效的统计分析将对药品、医疗器械的研究做最后的把关,直接或间接影响人类健康发展。糖尿病治疗领域作为生物医药近年常见,研究较广,发展成熟的一个领域,可以典型代表生物医药中的统计分析的运用。随着研究的深入,糖尿病的影响因素不断被挖掘,很多学术研究趋向于不断给模型添加影响因子,或者只专注有效性检验,或者累述影响因素,反而影响研究主干的系统性研究。本文试从一个实例2型糖尿病(T2DM)出发,用生物医药领域常用的统计分析方法理论,包括方差分析,协方差分析,重复测量的混合线性模型,cLDA (Constrained Longitudinal Data Analysis model)模型等,协变量只用简单常见的BMI指数和基线测量值,简化并系统阐述统计分析在实际项目中的运用。并通过探讨比较cLDA模型与协方差分析以及重复测量的混合线性模型的区别,分析两个模型不同的适用情况。从理论出发,在实践中探讨,并得到分析结论。
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