4篇
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| 1 | 针对患者利益的机器学习和人工智能研究:在透明性、可重复性、伦理和有效性等方面的20个关键问题显示文摘机器学习(ML)、人工智能(AI)和其他现代统计方法正为利用先前尚未开发且极速增长的数据资源提供新的机会,以期让患者获益。尽管目前正在进行许多有前景的研究,特别是在图像方面,但就文献整体而言还缺乏透明度、对可重复性清晰的阐述、对潜在伦理问题的探究,以及对有效性的明确验证。这些问题的存在有许多原因,其中最重要的一点(为此我们提供了初步解决方案)就是当前缺乏针对ML和AI的最佳实践指南。我们认为从事研究的跨学科团队和应用ML/AI影响健康的项目,将因解决有关透明度、可重复性、伦理和有效性(TREE)的一系列问题而受益。这里提出的20个关键问题为研究团队提供了一个研究设计、实施和报告框架;帮助编辑和同行评审专家评估文献的贡献;让患者、临床医生和政策制定者评估新发现可能会给患者带来的获益。 | Sebastian Vollmer Bilal A Mateen Gergo Bohner Franz J Kirdly Rayid Ghani Pall Jonsson Sarah Cumbers Adrian Jonas Katherine S L McAllister Puja Myles David Granger Mark Birse Richard Branson Karel G M Moons Gary S Collins John P A Chris Holmes Harry Hemingwayp 李峰(译) 徐磊(校) 赵邑(校) | 2020 | 英国医学杂志中文版2020，23，9： | 5 |
| 2 | WONCA研究论文摘要汇编(一百二十八)——经济增长与儿童早期营养不良的相关性:源于36个低及中收入国家的121个人口学和健康调查证据显示文摘背景人们普遍认为经济增长是改善人们健康状况的必要条件(通常也是充分条件)。此研究针对低收入和中等收入国家的宏观经济增长与早期儿童营养不良的减少的相关性进行评估。方法对1990年1月1日-2011年12月31日的36个国家的121项人口学和健康调查的数据进行分析。样本包含了具有国家代表性的0-35个月儿童的横断面调查数据,结果变量为发育迟滞、低体质量及消瘦。主要自变量为不变价的人均生产总值和校正后的购买力平价。研究采用逻辑回归模式评价人均生产总值的变化与营养不良儿童变化的关联。根据国家固定效应,调查年-固定效应,群组,儿童、母亲和家庭的地区及社会经济复合变量进行模式校正。结果研究样本含发育迟滞儿童462854例; | Sebastian Vollmer Kenneth Harttgen Malavika A Subramanyam 周淑新 | 2014 | 中国全科医学2014，17，19： | 4 |
| 3 | Induction of tumor stem cell differentiation—novel strategy to overcome therapy resistance in gastric cancer显示文摘 | Derek Zieker Sarah Bühler Zeynep üstündag Ingmar K?nigsrainer Sebastian Manncke Khaled Bajaeifer J?rg Vollmer Falko Fend Hinnak Northoff Alfred K?nigsrainer J?rg Glatzle | 2013 | Langenbeck’s Archives of Surgery2013，，4： | 1 |
| 4 | Inequality andGrowth : Evidence from Panel Cointegration 显示文摘 | HERZER DIERK SEBASTIAN VOLLMER | 2011 | The Jour-nal of Economic Inequality2011，24，2： | 1 |
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