Die SEER-Datenbank ist die weltweit am einfachsten zugängliche Ressource für Krebsbehandlungsergebnisse. Die Registrierung dauert nur wenige Minuten, die Daten sind kostenlos und die Analysesoftware ist ebenfalls gratis. Diese Zugänglichkeit erklärt sowohl den hohen Wert der Ressource als auch die große Bedeutung, die sie in onkologischen Fachzeitschriften erlangt hat. Allein in Festlandchina wurden bis August 2020 1,566 SEER-Studien veröffentlicht – eine Zahl, die im Vergleich zum Vorjahr deutlich gestiegen ist.
Pleiotropie bei der Mendelschen Randomisierung: Wovor die vier Schätzer Sie tatsächlich schützen
Die Verwendung von vier Schätzern und der Vergleich ihrer Ergebnisse hat sich als Standardverfahren zur Abwehr von Pleiotropie in Studien zur Mendelschen Randomisierung etabliert. Die Überschrift wird mit inverser Varianzgewichtung versehen, darunter folgen der MR-Egger-Schätzer, der gewichtete Median und der gewichtete Modus. Im Ergebnisteil wird die Konsistenz der Schätzungen über alle Methoden hinweg bestätigt. Editverse hat bereits über 1,100 Manuskripte unterstützt, und dies ist mittlerweile die häufigste Sensitivitätsanalyse.
Schwache Instrumente in der Mendelschen Randomisierung: Was die F-Statistik wirklich aussagt
Die F-Statistik ist die Kennzahl, nach der Gutachter in Publikationen zur Mendelschen Randomisierung als Erstes suchen. Die damit verbundene Regel, dass ein Instrument als adäquat gilt, sobald der F-Wert 10 übersteigt, wird seit 2011 in fast jedem Methodenteil zitiert. Editverse hat über 1,100 Manuskripte unterstützt, und in den Bereichen Registerstudien und genetisch-epidemiologische Forschung, die unsere Statistiker betreuen, ist die F-Statistik auch die Kennzahl, die Autoren…
Maschinelles Lernen zur Datenanalyse: Anwendungen in der akademischen Forschung für 2024
„Die größte Gefahr in turbulenten Zeiten sind nicht die Turbulenzen selbst, sondern das Handeln nach der Logik von gestern.“ Dieses Zitat von Peter Drucker unterstreicht die großen Veränderungen, die Machine Learning für die Datenanalyse in der akademischen Forschung im Jahr 2024 mit sich bringt. Machine Learning (ML) verändert die Arbeitsweise von Forschern. Es verwendet komplexe Algorithmen zur Verarbeitung großer Datensätze. Bis 2024 wird ML Ihnen helfen, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen …
Big Data Analytics in der Forschung: Tools und Techniken für 2024-2025
„Ohne Daten sind Sie nur eine weitere Person mit einer Meinung.“ – W. Edwards Deming. Dieses Zitat zeigt, warum Big Data Analytics in der Forschung für 2024-2025 von zentraler Bedeutung ist. Mit über 328.77 Millionen Terabyte an Daten, die täglich und 120 Zettabyte jährlich erstellt werden, ist fortschrittliche Datenanalyse für die Analyse dieser riesigen Datensätze von entscheidender Bedeutung1. Der Markt für Big Data Analytics wird voraussichtlich bis 84 20241 Milliarden US-Dollar erreichenXNUMX. In der heutigen…
