SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: начало работы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель — разработать алгоритм обработки базы данных проспективного нерандомизированного исследования AMIRI–CABG Trial (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489) в программном пакете SAS Enterprise Guide 6.1.

Материалы и методы. В проспективное нерандомизированное исследование AMIRI–CABG, проведенное на базе ПСПбГМУ им. И.П. Павлова с 2016 по 2019 г., включено 336 пациентов. Создана база данных с клиническими данными, результатами лабораторных и инструментальных исследований. Статистическая обработка данных выполнена с помощью лицензионного программного обеспечения SAS Enterprise Guide 6.1.

Результаты. Реализован алгоритм обработки данных проспективного нерандомизированного исследования AMIRI–CABG. Данный алгоритм может быть использован врачами различных специальностей, научными сотрудниками для обработки результатов научных или клинических исследований.

Заключение. Реализованный алгоритм обработки базы данных научного исследования позволит врачам и научным сотрудникам упростить и ускорить анализ результатов исследований. SAS Enterprise Guide 6.1 дает возможность качественно и быстро обработать большие массивы данных.

Об авторах

Николай Сергеевич Буненков

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: bunenkov2006@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4331-028X

аспирант кафедры факультетской хирургии

Россия, Санкт-Петербург

Гульнара Физулиевна Буненкова

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: gulnara533@gmail.com

клинический ординатор кафедры госпитальной терапии

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Алексеевич Белый

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: sabel1968@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6415-4389

к. м. н., кардиохирург отделения кардиохирургии №2

Россия, Санкт-Петербург

Владимир Владимирович Комок

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: vladimir_komok@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3834-7566

к. м. н., кардиохирург отделения кардиохирургии №2

Россия, Санкт-Петербург

Олег Александрович Гриненко

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: klinika@spb-gmu.ru

д. м. н., проректор по лечебной работе

Россия, Санкт-Петербург

Александр Сергеевич Немков

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: nemk_as@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5152-0001

д. м. н., профессор, кардиохирург, руководитель отделения кардиохирургии

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Koretz RL. Assessing the evidence in evidence-based medicine. Nutr Clin Pract. 2019;34(1):60-72. https://doi.org/10.1002/ncp.10227.
  2. May M. Twenty-five ways clinical trials have changed in the last 25 years. Nat Med. 2019;25(1):2-5. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0314-1.
  3. Гржибовский А. М. Типы данных, проверка распределения и описательная статистика // Экология человека. – 2008. – № 1. – С. 52–58. [Grjibovski АМ. Data types, control of distribution and descriptive statistics. Ecology, human. 2008;(1):52-58. (In Russ.)]
  4. Dolezel D, McLeod A. Big data analytics in healthcare: investigating the diffusion of innovation. Perspect Health Inf Manag. 2019;16(Summer):1a.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Создание файла проекта

Скачать (142KB)
3. Рис. 2. Импорт файла с базой данных

Скачать (141KB)
4. Рис. 3. Выбор файла с базой данных

Скачать (145KB)
5. Рис. 4. Выбор файла с базой данных (продолжение)

Скачать (200KB)
6. Рис. 5. Выбор листа в файле Excel

Скачать (205KB)
7. Рис. 6. Проверка типа переменных

Скачать (219KB)
8. Рис. 7. Исправление типа переменных

Скачать (235KB)
9. Рис. 8. Завершение импорта базы данных

Скачать (117KB)
10. Рис. 9. Базы данных SAS Enterprise Guide 6.1

Скачать (496KB)
11. Рис. 10. Создание программы

Скачать (168KB)
12. Рис. 11. Указатель на базу данных

Скачать (150KB)
13. Рис. 12. Запуск программы

Скачать (80KB)
14. Рис. 13. Анализ распределения

Скачать (127KB)
15. Рис. 14. Критерии нормальности для переменной TnI1

Скачать (91KB)
16. Рис. 15. Критерии нормальности для переменной Age

Скачать (91KB)
17. Рис. 16. Выполнение схемы процесса

Скачать (132KB)
18. Рис. 17. Распределение логарифмированной переменной

Скачать (73KB)
19. Рис. 18. Критерии нормальности для логарифмированной переменной

Скачать (99KB)

© Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Белый С.А., Комок В.В., Гриненко О.А., Немков А.С., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».