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目的:建立循证医学数据库信息模型中证据强度模块并进行验证.方法:通过随机对照试验报告质量标准CONSORT 2010及CEBM、CASP、JBI、SIGN等评价标准,提取该模块应具备的数据元,最后通过著录和评价DynaMed数据库中的文献验证该模块的可行性.结果:提取出PICO、顺序产生、分配隐蔽机制、盲法、样本一致、干预一致、失访比例、ITT分析、置信区间、结果、样本量、流程图等数据元构成证据强度模块,并选出9个数据元进行相应的满足度计算,作为随机对照试验证据强度的主要排序依据.通过著录验证,该模型对证据的评价等级与DynaMed基本一致.结论:该证据强度模块是有效可行的,可作为循证医学数据库信息模型的一个重要组成部分,为初步评价证据打下基础.

作者:朱妍昕;王霞;徐维

来源:中华医学图书情报杂志 2019 年 28卷 6期

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作者:
朱妍昕;王霞;徐维
来源:
中华医学图书情报杂志 2019 年 28卷 6期
标签:
循证医学 证据强度 证据评价
目的:建立循证医学数据库信息模型中证据强度模块并进行验证.方法:通过随机对照试验报告质量标准CONSORT 2010及CEBM、CASP、JBI、SIGN等评价标准,提取该模块应具备的数据元,最后通过著录和评价DynaMed数据库中的文献验证该模块的可行性.结果:提取出PICO、顺序产生、分配隐蔽机制、盲法、样本一致、干预一致、失访比例、ITT分析、置信区间、结果、样本量、流程图等数据元构成证据强度模块,并选出9个数据元进行相应的满足度计算,作为随机对照试验证据强度的主要排序依据.通过著录验证,该模型对证据的评价等级与DynaMed基本一致.结论:该证据强度模块是有效可行的,可作为循证医学数据库信息模型的一个重要组成部分,为初步评价证据打下基础.