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군 보건 시스템 데이터 저장소 및 국가 사망 지수를 사용하여 치료 가중치의 역 확률 (성향 점수)
Identification of Limbal Niche Cells (LNCs) (Video) | JoVE
Journal (Medicine)
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Assessing Neuroprotective Effects of Glycyrrhizae Radix et Rhizoma Extract Using a Transient Middle Cerebral Artery Occlusion Mouse Model
Journal (Medicine)
Assessing Neuroprotective Effects of Glycyrrhizae Radix et Rhizoma Extract Using a Transient Middle Cerebral Artery Occlusion Mouse Model
 
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군 보건 시스템 데이터 저장소 및 국가 사망 지수를 사용하여 치료 가중치의 역 확률 (성향 점수)

Article DOI: 10.3791/59825-v • 06:55 min • January 8th, 2020
January 8th, 2020 •
1, 2, 3, 1, 4
1Cardiovascular Division, Washington University School of Medicine, 2General Medical Sciences, Washington University School of Medicine, 3Center for Advancing Population Science, Medical College of Wisconsin, 4Cardiology Service, Department of Medicine, Walter Reed National Military Medical Center

Chapters

Summary
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무작위 통제 예심이 실현 가능하지 않은 경우에, 군사 건강 시스템 데이터 저장소와 같은 포괄적인 건강 관리 데이터 소스는 소급 분석을 위한 매력적인 대안을 제공합니다. 국가 사망 지수에서 사망률 데이터를 통합하고 성향 가중치를 사용하여 그룹 간의 차이를 균형을 조정하면 회고적 디자인에 내재된 편견을 줄일 수 있습니다.

Tags

의학 문제 155 치료 가중치의 역 확률 성향 점수 국가 사망 지수 군 보건 시스템 데이터 저장소 편견 치료 선택 혼란 빅 데이터
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