临床数据统计管理分析方法、及存储介质与流程

本发明涉及临床医学，具体为临床数据统计管理分析方法、及存储介质。

背景技术：

1、临床研究是用科学的方法和标准来研究和评价疾病病因，确定与评价疾病诊断方法，以及治疗和预防疾病，使临床医学发展和进步，在临床研究中，临床数据的统计分析贯穿于临床研究过程，在现代临床研究和数据分析中，数据的准确性、完整性和安全性至关重要，而现有技术在某方面存在不足，影响临床数据的质量和分析结果：

2、传统的数据收集和录入方法依赖人工操作，导致录入错误和数据偏差，且在样本收集过程中，若没有严格的标准化过程，会导致样本偏倚，影响数据的代表性和研究结果；

3、数据整理涉及手工操作，易导致人工错误和遗漏，且传统的整理方法无法保证数据清理过程的系统性和完整性，在处理缺失值时用简单的填充策略，无法充分利用数据中的信息，而影响分析结果的可靠性；

4、现有的可视化工具的交互性，难以帮助用户直观地理解数据的复杂性和趋势，此外，统计摘要的详细程度低，限制数据解读的深度，使得研究结果的可信度和实际应用价值受限制；

5、传统的数据存储和管理方法缺乏加密和访问控制措施，增加数据泄露和丢失的风险，导致无法及时识别和解决数据管理和分析中的问题，影响整体工作质量和效率。

6、因此，本领域技术人员提供临床数据统计管理分析方法、及存储介质，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供临床数据统计管理分析方法、及存储介质，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：临床数据统计管理分析方法，包括如下步骤：

3、s1、设计标准化的问卷或数据表格，在正式数据收集前进行预试验，以识别和纠正潜在问题；

4、s2、利用数据输入和整理的自动化工具减少人工错误，且建立系统化的数据清理流程，同时采用先进的缺失值处理方法记录处理策略；

5、s3、使用交互式图表和可视化工具，帮助用户理解数据；

6、s4、为确保数据分析符合统计假设，进行数据预处理以满足假设要求，且使用多重比较校正方法来减少假阳性的风险；

7、s5、通过交叉验证和外部验证的方法确认结果的可靠性，以将统计结果与临床实际情况结合，强调结果的临床应用价值，同时，详细解释数据分析过程中各步骤和理由；

8、s6、遵循标准化的报告格式，确保各部分内容完整、逻辑清晰，且在讨论中全面分析结果的意义、局限性，提出具体的未来研究方向；

9、s7、采用数据加密和访问控制的措施确保数据的安全性，严格遵守隐私保护法规，确保数据管理符合伦理要求，且定期备份数据，防止数据丢失或损坏；

10、s8、建立定期的反馈机制，由数据收集、分析到报告的各环节收集反馈，根据反馈实施持续改进，优化数据管理和分析流程。

11、优选的，所述s1步骤中，通过系数公式评估问卷的内部一致性，系数算法公式：

12、

13、其中，k是问卷中的题目数，是第i个题目的方差，是问卷总分的方差；

14、所述s1步骤中，通过独立样本t检验算法用于比较预试验和正式数据收集前的结果是否有显著差异，算法公式：

15、

16、其中，和是样本的均值，和是样本的方差，n1和n2是样本容量；

17、所述s1步骤中，通过聚类分析方法识别数据中的潜在模式和错误，算法公式：

18、

19、其中，k是聚类数，ci是第i类的样本集合，μi是第i类的中心点，x是样本点。

20、优选的，所述s2步骤中，通过缺失值插补和k近邻插补用于提高数据整理和清理的精确度和有效性；

21、所述缺失值插补的运算步骤：

22、多重插补是处理缺失值的先进方法，通过生成多插补数据集，后合并结果来减少不确定性；

23、贝叶斯插补的公式：

24、生成缺失值的插补数据集xi(i＝1,2,…,m)：

25、xi＝xobs∪xmis,i，

26、其中，xobs是观测数据，xmis,i是第i个插补数据集的缺失值插补部分；

27、对各插补数据集进行分析，计算估计值和标准误差和

28、合并结果：

29、

30、所述k近邻插补的运算步骤：

31、计算样本点xi到其他样本点xj的距离：

32、

33、距离最小的k个邻居，计算插补值：

34、

35、优选的，所述s3步骤中，通过主成分分析将高维数据转换为低维数据，且保留数据的主要特征；

36、所述主成分分析算法步骤及公式：

37、计算数据的协方差矩阵：

38、

39、其中，x是数据矩阵，是每列数据的均值，c是协方差矩阵；

40、计算协方差矩阵的特征值和特征向量：

41、cvi＝λivi，

42、其中，vi是特征向量，λi是特征值；

43、具有最大特征值的特征向量构成新的数据空间；

44、转换数据：

45、xpca＝xw，

46、其中，w是由前k个特征向量组成的矩阵，xpca是降维后的数据矩阵。

47、优选的，所述s3步骤中，通过主成分分析将高维数据转换为低维数据，且保留数据的主要特征；

48、所述主成分分析算法步骤及公式：

49、计算数据的协方差矩阵：

50、

51、其中，x是数据矩阵，是每列数据的均值，c是协方差矩阵；

52、计算协方差矩阵的特征值和特征向量：

53、cvi＝λivi，

54、其中，vi是特征向量，λi是特征值；

55、具有最大特征值的特征向量构成新的数据空间；

56、转换数据：

57、xpca＝xw，

58、其中，w是由前k个特征向量组成的矩阵，xpca是降维后的数据矩阵。

59、优选的，所述s5步骤中，通过交叉验证用于评估模型性能的技术，以通过将数据集划分为多子集来进行训练和测试；

60、所述k折交叉验证：

61、数据集划分：将数据集划分为k折叠；

62、训练和测试：对于各折叠i，使用其他折叠作为训练集，第i折叠作为测试集；

63、模型评估：

64、

65、其中，cvk是k折交叉验证的平均性能，performancei是第i折叠的模型性能指标；

66、所述留一法交叉验证是k折交叉验证的特殊情况，其中，k等于样本总数n；

67、训练和测试：对于各样本i，使用其他样本作为训练集，第i样本作为测试集；

68、模型评估：

69、

70、其中，loocv是留一法交叉验证的平均性能指标，performancei是第i样本的模型性能指标。

71、优选的，所述s6步骤中，模型诊断的线性回归模型诊断可通过计算残差的标准化和影响力指标来实现；

72、所述标准化残差：

73、

74、其中，ri是第i个观测的残差，mse是均方误差，hii是杠杆值；

75、影响力指标：

76、

77、其中，ei是标准化残差，p是模型的参数数量，hii是杠杆值。

78、模型适配度：

79、r2和调整后的r2：

80、

81、其中，ssres是残差平方和，sstot是总平方和，n是样本量，p是模型的参数数量。

82、优选的，所述s7步骤中，基于角色的访问控制系统用于根据用户的角色来控制对系统资源的访问，基于角色的访问控制模型公式：

83、角色授权：

84、roleassignments＝{(u,r)∣u∈uandr∈rand(u,r)is assigned}，

85、其中，u是用户集合，r是角色集合，(u,r)表示用户u被分配的角色r；

86、权限分配：

87、permissionassignments＝{(r,p)∣r∈randpand(r,p)is assigned}，

88、其中，p是权限集合，(r,p)表示角色r被赋予权限p。

89、优选的，所述s8步骤中，分析反馈机制的有效性时，可使用统计方法来评估反馈的影响；

90、前后比较分析：计算反馈前后的关键指标的变化，以评估反馈的效果；

91、δx＝xpost-feedback-xpre-feedback，

92、其中，xpre-feedback是反馈前的指标值，xpost-feedback是反馈后的指标值，δx是指标的变化量；

93、配对样本t检验：用于检测反馈前后指标变化是否显著；

94、

95、其中，d是配对差值的均值，sd是配对差值的标准差，n是样本数量。

96、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1～9任意一项所述的临床数据统计管理分析方法。

97、本发明提供临床数据统计管理分析方法、及存储介质。具备以下有益效果：

98、1、本发明通过标准化工具和人员培训减少数据录入错误和偏差，确保数据的准确性和一致性，预试验和标准化过程降低样本选择偏倚，提高样本的代表性，且自动化工具和系统化的数据清理流程减少人工错误和遗漏，优化数据的准确性，同时先进的缺失值处理方法保持数据的完整性。

99、2、本发明通过交互式数据可视化工具和详细的统计摘要帮助研究人员和读者直观理解数据，识别关键趋势和分布特征，有助于发现潜在问题和机会，结果验证和关注临床实际意义提高分析结果的可信度，详细解释分析过程和结果提升研究的透明度和可重复性，详细的附录支持进一步的审查和验证，辅助决策。

100、3、本发明通过数据加密和访问控制措施提高数据的安全性，防止数据泄露或丢失，而隐私保护政策和合规措施确保数据管理符合伦理和法律要求，保护受试者隐私，同时定期的反馈和持续改进措施优化数据管理和分析流程，提升整体工作质量和效率。

技术特征：

1.临床数据统计管理分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s1步骤中，通过系数公式评估问卷的内部一致性，系数算法公式：

3.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s2步骤中，通过缺失值插补和k近邻插补用于提高数据整理和清理的精确度和有效性；

4.根据权利要求3所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s3步骤中，通过主成分分析将高维数据转换为低维数据，且保留数据的主要特征；

5.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s4步骤中，通过z-score标准化用于将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布：

6.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s5步骤中，通过交叉验证用于评估模型性能的技术，以通过将数据集划分为多子集来进行训练和测试；

7.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s6步骤中，模型诊断的线性回归模型诊断可通过计算残差的标准化和影响力指标来实现；

8.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s7步骤中，基于角色的访问控制系统用于根据用户的角色来控制对系统资源的访问，基于角色的访问控制模型公式：

9.根据权利要求1所述的临床数据统计管理分析方法，其特征在于，所述s8步骤中，分析反馈机制的有效性时，可使用统计方法来评估反馈的影响；

10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1～9任意一项所述的临床数据统计管理分析方法。

技术总结
本申请涉及临床医学技术领域，公开临床数据统计管理分析方法、及存储介质，包括如下步骤：S1、设计标准化的问卷或数据表格，在正式数据收集前进行预试验，以识别和纠正潜在问题；S2、利用数据输入和整理的自动化工具减少人工错误，且建立系统化的数据清理流程，同时采用先进的缺失值处理方法记录处理策略；S3、使用交互式图表和可视化工具，帮助用户理解数据；S4、为确保数据分析符合统计假设，进行数据预处理以满足假设要求，且使用多重比较校正方法来减少假阳性的风险。通过标准化工具和人员培训减少数据录入错误和偏差，确保数据的准确性和一致性，预试验和标准化过程降低样本选择偏倚，提高样本的代表性。

技术研发人员：蒋志伟,李贵娟,李婵娟,王永吉,刘悦,盘晓,郑林,黄灵倩,陆春玲
受保护的技术使用者：北京康特瑞科统计科技有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5