眾所周知，在臨床研究設(shè)計(jì)中，假說(shuō)的驗(yàn)證、樣本的估算、結(jié)果的臨床意義等諸多環(huán)節(jié)都與結(jié)局指標(biāo)密切相關(guān)。

人工智能 (AI) 在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用正在迅速擴(kuò)大。人們?cè)絹?lái)越期望開發(fā)使用 AI 來(lái)執(zhí)行其功能的新健康干預(yù)措施。迄今為止，基于 AI 的健康干預(yù)措施的經(jīng)濟(jì)評(píng)估 (EE) 報(bào)告似乎缺乏有關(guān)干預(yù)措施的

背景：本研究的目的是制定一份關(guān)于如何報(bào)告基于人群的癌癥登記結(jié)果的指南。

一項(xiàng)具有臨床應(yīng)用價(jià)值的干預(yù)措施必須是有效且安全的，因此評(píng)價(jià)干預(yù)措施時(shí)，需綜合權(quán)衡其益害比，只有益處大于危害的干預(yù)措施才有應(yīng)用價(jià)值。評(píng)價(jià)某種干預(yù)措施的益害關(guān)系，應(yīng)在臨床試驗(yàn)中同時(shí)報(bào)告益處和危害的證據(jù)。為

近年來(lái)，數(shù)字健康技術(shù)實(shí)施迅速增長(zhǎng)，為規(guī)范數(shù)字健康實(shí)施研究質(zhì)量和增加報(bào)告的透明度與完整性，Perrin等于2023年發(fā)表了iCHECK-DH: guidelines and checklist for

簡(jiǎn)介：隨機(jī)臨床試驗(yàn)（RCT）被認(rèn)為是評(píng)估干預(yù)措施療效的黃金標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)橹委煼峙涞碾S機(jī)化可以最大限度地減少治療效果估計(jì)的偏差。 然而，如果隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的方法學(xué)不嚴(yán)謹(jǐn)，治療效果估計(jì)中仍然存在許多偏差的機(jī)會(huì)。

由于機(jī)構(gòu)的患者隱私政策，原始臨床數(shù)據(jù)的共享通常是不可能的，如果沒(méi)有此類保障措施，也不建議共享原始臨床數(shù)據(jù)。 此外，能夠?qū)εR床數(shù)據(jù)進(jìn)行新分析的相同方法也可能以有時(shí)不可預(yù)測(cè)的方式重新識(shí)別患者17。 無(wú)論如

背景 在觀察環(huán)境中比較治療效果隨時(shí)間的變化受到幾個(gè)主要威脅的阻礙，其中包括混雜偏差和損耗偏差。

控制干預(yù)措施（通常稱為“假手術(shù)”、“安慰劑”或“注意力控制”）對(duì)于研究臨床試驗(yàn)中身體、心理和自我管理干預(yù)措施的功效或機(jī)制至關(guān)重要

關(guān)于疼痛患者的臨床管理和相關(guān)健康政策決策的許多問(wèn)題最好通過(guò)實(shí)用的對(duì)照試驗(yàn)來(lái)回答。 為了產(chǎn)生臨床相關(guān)且廣泛適用的發(fā)現(xiàn)，此類試驗(yàn)旨在重現(xiàn)常規(guī)臨床護(hù)理的要素或嵌入臨床工作流程中。 與傳統(tǒng)療效試驗(yàn)相比，實(shí)用性

為了幫助醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域 AI 手稿的作者和審稿人，我們提出了 CLAIM，即醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域 AI 清單（參見表格和可下載的 Word 文檔 [補(bǔ)充]）。 CLAIM 以 STARD 指南為藍(lán)本，并已擴(kuò)展到

簡(jiǎn)介：早期劑量探索（EPDF）研究對(duì)于新療法的開發(fā)至關(guān)重要，直接影響化合物或干預(yù)措施是否可以在進(jìn)一步的試驗(yàn)中進(jìn)行研究以確認(rèn)其安全性和有效性。 標(biāo)準(zhǔn)方案項(xiàng)目：介入試驗(yàn)建議 (SPIRIT) 2013 和

經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)估涉及對(duì)替代方案或干預(yù)措施的成本和后果的比較分析。它越來(lái)越多地被用來(lái)為英國(guó)和其他工業(yè)化國(guó)家的醫(yī)療保健決策提供信息。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)通常用作 經(jīng)濟(jì)評(píng)估的工具。 事實(shí)上，許多資助者，例如英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研

入住重癥監(jiān)護(hù)病房 (ICU) 的患者經(jīng)常暴露于潛在的藥物相互作用 (pDDI)。 然而，不同研究報(bào)告的 ICU 中 pDDI 發(fā)生率差異很大。 這可以部分地通過(guò)他們的方法論的顯著差異來(lái)解釋。 深入了解

鑒于復(fù)雜臨床數(shù)據(jù)集的可用性不斷增加，機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 在臨床研究中的使用正在穩(wěn)步增長(zhǎng)。 機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)性能和識(shí)別具有特定生理學(xué)和預(yù)后的患者的未發(fā)現(xiàn)亞群方面具有重要優(yōu)勢(shì)。 盡管很受歡迎，但許多臨床醫(yī)生