Data Cohort(데이터 집단)란 무엇입니까?
Data Cohort 데이터 집단 - We employed three datasets; the CC-CCII set, the MasihDaneshvari Hospital (MDH) cohort, and the MosMedData cohort. [1] The data cohort is divided into two groups. [2] For each data cohort, generalized linear model (GLM) was applied for prognosis prediction. [3] The calibration curve revealed that the signature model is in high accordance with the observed values of each data cohort. [4] The second phase of the framework explores sequence differences, based on motifs, between data cohorts that are created using descriptive attributes, and visualizes the changes over time and different attribute values. [5] Based on our data cohort, patients with negative mp-MRI and a PSAD score above 0. [6] The probabilistic model captures staining patterns in mutually exclusive cell types and builds a single probability model for the data cohort. [7] The data cohort was separated into development (n=111) and validation (n=56) cohorts. [8] To investigate such commonality, we applied an unsupervised computational approach identifying several consensus co-expression and co-methylation signatures from a data cohort of postmortem prefrontal cortex (PFC) samples from individuals with six different neuropsychiatric disorders—schizophrenia, bipolar disorder, major depression, alcoholism, Alzheimer’s and Parkinson’s—as well as healthy controls. [9] To identify distinct phenotypic subgroups in a highly‐dimensional, mixed‐data cohort of individuals with heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF) using unsupervised clustering analysis. [10] The same data cohort was used to predict the progress-free survival (PFS) of nasopharyngeal carcinoma with 3:1 training cohort (N = 558) and validation cohort (N = 278). [11]우리는 세 가지 데이터 세트를 사용했습니다. CC-CCII 세트, MasihDaneshvari Hospital(MDH) 코호트 및 MosMedData 코호트. [1] 데이터 집단은 두 그룹으로 나뉩니다. [2] 각 데이터 코호트에 대해 예후 예측을 위해 일반화 선형 모델(GLM)이 적용되었습니다. [3] 검량선은 시그니처 모델이 각 데이터 코호트의 관찰된 값과 높은 일치를 나타내는 것으로 나타났습니다. [4] 프레임워크의 두 번째 단계에서는 모티프를 기반으로 설명 속성을 사용하여 생성된 데이터 코호트 간의 시퀀스 차이를 탐색하고 시간 경과에 따른 변화와 다양한 속성 값을 시각화합니다. [5] 데이터 코호트를 기반으로 mp-MRI가 음성이고 PSAD 점수가 0 이상인 환자. [6] 확률 모델은 상호 배타적인 세포 유형의 염색 패턴을 포착하고 데이터 집단에 대한 단일 확률 모델을 구축합니다. [7] 데이터 코호트는 개발(n=111) 및 검증(n=56) 코호트로 분리되었습니다. [8] 이러한 공통점을 조사하기 위해 우리는 6가지 다른 신경정신병 장애(정신분열증, 양극성 장애, 주요 우울증, 알코올 중독, 알츠하이머 병 및 파킨슨 병뿐만 아니라 건강한 통제. [9] 감독되지 않은 클러스터링 분석을 사용하여 박출률 보존(HFpEF)이 있는 심부전(HF) 환자의 고차원 혼합 데이터 코호트에서 고유한 표현형 하위 그룹을 식별합니다. [10] 동일한 데이터 코호트를 사용하여 3:1 훈련 코호트(N=558) 및 검증 코호트(N=278)를 사용하여 비인두 암종의 무진행 생존(PFS)을 예측했습니다. [11]
Administrative Data Cohort
Results: In the administrative data cohort with 5,524 DEX+ and CSI- patient pairs matched using the initial procedure-based algorithm, 30% were categorized as O2/NIV, 5% as IMV, and 65% as NEITHER. [1] Methods An administrative data cohort (n=19 497) was assembled using GCO, clinical and laboratory databases. [2] Findings can be used to inform the construction of administrative data cohorts where the availability of population-based data sources may be more limited. [3] Participants The NHIS-Senior cohort, a Korean nationwide retrospective administrative data cohort, is composed of older adults aged 60 years and over in 2002. [4]결과: 초기 절차 기반 알고리즘을 사용하여 일치된 5,524개의 DEX+ 및 CSI- 환자 쌍이 있는 관리 데이터 코호트에서 30%는 O2/NIV로, 5%는 IMV로, 65%는 NEITHER로 분류되었습니다. [1] 방법 행정 데이터 코호트(n=19 497)는 GCO, 임상 및 실험실 데이터베이스를 사용하여 구성되었습니다. [2] 조사 결과는 인구 기반 데이터 소스의 가용성이 더 제한될 수 있는 행정 데이터 집단의 구성을 알리는 데 사용할 수 있습니다. [3] 참가자 국민건강보험-노인코호트는 2002년 전국 60세 이상 노년층으로 구성된 전국적 행정후향자료 코호트이다. [4]
Tcga Data Cohort Tcga 데이터 코호트
Gene sets, pathways, and functional protein interactions associated with TPT1 were identified using the TCGA data cohort of cervical cancer. [1] Results We first derived intrinsic features for each neoantigen associated with survival, followed by applying neoDL in TCGA data cohort(AUC = 0. [2] RESULTS: In TCGA data cohort, both the expression level of the emerging immune checkpoint, CD276, and the innate immune marker, KLRB1(CD161) were correlated with overall survival (OS, HR=2. [3]TPT1과 관련된 유전자 세트, 경로 및 기능적 단백질 상호작용은 자궁경부암의 TCGA 데이터 코호트를 사용하여 확인되었습니다. [1] 결과 우리는 먼저 생존과 관련된 각 신생항원에 대한 고유 특징을 도출한 다음 TCGA 데이터 코호트(AUC = 0)에 neoDL을 적용했습니다. [2] 결과: TCGA 데이터 코호트에서 신흥 면역 관문인 CD276과 선천 면역 마커인 KLRB1(CD161)의 발현 수준이 전체 생존 기간(OS, HR=2. [3]
Big Data Cohort 빅 데이터 코호트
Here, we present a novel framework based on Bayesian Linear Regression with likelihood warping that allows us to address these problems, that is, to scale normative modelling elegantly to big data cohorts and to correctly model non-Gaussian predictive distributions. [1] Methods This study is a big data cohort study using propensity score-matched data from the Korean National Health Screening Cohort. [2] (1) Background: This study aimed to determine the relevance between stages of metabolic syndrome (MS) progression and the incidence of gastric cancer utilizing a big data cohort for the national health checkup. [3]여기에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성 왜곡이 있는 베이지안 선형 회귀를 기반으로 하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. [1] 방법 본 연구는 국민건강검진 코호트의 성향점수 매칭 데이터를 활용한 빅데이터 코호트 연구이다. [2] (1) 배경: 본 연구는 국민건강검진을 위한 빅데이터 코호트를 활용하여 대사증후군(MS) 진행 단계와 위암 발병률 간의 관련성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. [3]
Identified Data Cohort 식별된 데이터 코호트
Outcomes and ECI scores were constructed from retrospective data obtained from the Cerner COVID-19 De-Identified Data cohort. [1] Methods: Multilevel linear models were employed using electronic health records data from the Cerner COVID-19 De-Identified Data Cohort from January through June 2020. [2] Methods Multivariable logistic and exponential regression models using electronic health records data from the Cerner COVID-19 De-Identified Data Cohort from January through June 2020. [3]결과 및 ECI 점수는 Cerner COVID-19 비식별 데이터 코호트에서 얻은 소급 데이터에서 구성되었습니다. [1] 방법: 2020년 1월부터 6월까지 Cerner COVID-19 비식별 데이터 코호트의 전자 건강 기록 데이터를 사용하여 다단계 선형 모델을 사용했습니다. [2] 행동 양식 2020년 1월부터 6월까지 Cerner COVID-19 비식별 데이터 코호트의 전자 건강 기록 데이터를 사용하는 다변수 로지스틱 및 지수 회귀 모델. [3]
Independent Data Cohort
The prognostic value of the model was further confirmed by an independent data cohort obtained from the International Cancer Genome Consortium (ICGC) database. [1] The presented method was tested on three independent data cohorts, including two public datasets. [2]모델의 예후 가치는 ICGC(International Cancer Genome Consortium) 데이터베이스에서 얻은 독립적인 데이터 코호트에 의해 추가로 확인되었습니다. [1] 제시된 방법은 2개의 공개 데이터 세트를 포함하여 3개의 독립적인 데이터 코호트에서 테스트되었습니다. [2]
Clinical Data Cohort
The creation of big clinical data cohorts for machine learning and data analysis require a number of steps from the beginning to successful completion. [1] A new data integrative approach, based on graphical models, was applied on our multi-modal –omics, and clinical data cohort of metastatic melanoma patients. [2]기계 학습 및 데이터 분석을 위한 대규모 임상 데이터 집단을 생성하려면 처음부터 성공적인 완료까지 여러 단계가 필요합니다. [1] 그래픽 모델을 기반으로 하는 새로운 데이터 통합 접근 방식이 전이성 흑색종 환자의 다중 모드 -omics 및 임상 데이터 코호트에 적용되었습니다. [2]
World Data Cohort
A 2-part global systematic literature search produced a review of (1) clinical trials of National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guideline preferred regimens in previously treated MM, and (2) real-world data cohorts of TCE or TCR populations, published between 1/1/2015 and 12/10/2020, with sample sizes of > 50 patients and reporting survival-related outcomes. [1] Harnessing the power of large, heterogenous, real world data cohorts enables investigators to improve our understanding of disease and disease management by addressing questions related to longitudinal outcomes, treatment risks and effectiveness. [2]2부로 구성된 글로벌 체계적인 문헌 검색은 (1) 이전에 치료된 MM에서 NCCN(National Comprehensive Cancer Network) 가이드라인 선호 요법에 대한 임상 시험, 및 (2) 2015년 1월 1일 및 2020년 12월 12일, 샘플 크기가 50명을 초과하고 생존 관련 결과를 보고합니다. [1] 크고 이질적인 실제 데이터 집단의 힘을 활용하면 조사관이 종단적 결과, 치료 위험 및 효과와 관련된 질문을 해결함으로써 질병 및 질병 관리에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다. [2]
data cohort study 데이터 코호트 연구
We performed a big-data cohort study based on the territory-wide healthcare database of the Hong Kong Hospital Authority. [1] Methods: A linked routine data cohort study linking General Practitioner(GP), hospital and education records of young people (aged 0 to 30 years) in Wales. [2] Methods This study is a big data cohort study using propensity score-matched data from the Korean National Health Screening Cohort. [3] The objective of our study is to conduct a large sample data cohort study to explore the risk factors for short-term and long-term prognosis of SALI. [4] From a claims data cohort study of 140,187 patients, 5,935 (4. [5] Design A linked population data cohort study was undertaken for the years 2000–2012. [6]우리는 홍콩 병원 당국의 지역 전체 의료 데이터베이스를 기반으로 빅 데이터 코호트 연구를 수행했습니다. [1] 방법: 일반의(GP), 병원 및 웨일즈의 젊은이(0~30세) 교육 기록을 연결하는 연결된 일상 데이터 코호트 연구. [2] 방법 본 연구는 국민건강검진 코호트의 성향점수 매칭 데이터를 활용한 빅데이터 코호트 연구이다. [3] 우리 연구의 목적은 SALI의 단기 및 장기 예후에 대한 위험 요소를 탐색하기 위해 대규모 샘플 데이터 코호트 연구를 수행하는 것입니다. [4] 140,187명의 환자, 5,935명의 청구 데이터 코호트 연구에서(4. [5] 설계 2000-2012년 동안 연결된 인구 데이터 코호트 연구가 수행되었습니다. [6]