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नैदानिक शोध उपकरण

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हिन्दी पायलट संस्करण। सामग्री विस्तार में है; कई अनुभाग अंग्रेज़ी व चीनी में उपलब्ध हैं।

युग्मित χ²
युग्मित द्विआधारी परिणामों की तुलना: दो युग्मित स्थितियाँ (समान विषय, दो परीक्षण या पहले/ब
प्रभाव आकार (d / η² / परिवर्तक)
दो समूह माध्य → Cohen का d और Hedges का g (95% CI सहित); ANOVA का F → η²/आंशिक η²; साथ में
तुल्यता / गैर-हीनता (TOST)
सिद्ध करें कि दो समूह व्यावहारिक रूप से तुल्य या गैर-हीन हैं: तुल्यता सीमा ±Δ निर्धारित कर
माप त्रुटि
माप की मानक त्रुटि (SEM) और न्यूनतम पहचान योग्य परिवर्तन (MDC): वास्तविक माने जाने हेतु कि
क्लस्टर-यादृच्छिक नमूना आकार (डिज़ाइन प्रभाव)
क्लस्टर यादृच्छिकीकरण (वार्ड/समुदाय/अस्पताल द्वारा) में डिज़ाइन प्रभाव DE=1+(m−1)ICC से नम
घटना दर और दर अनुपात (IRR)
प्रति व्यक्ति-समय (व्यक्ति-वर्ष/माह) परिणाम: एक समूह सटीक Poisson CI सहित घटना दर देता है;
समय-निर्भर ROC / AUC(t)
अनुवर्ती समय में पूर्वानुमान मार्कर/मॉडल की विभेदन क्षमता: संचयी-केस/गतिशील-नियंत्रण परिभा
नैदानिक परीक्षण मेटा-विश्लेषण (SROC)
कई नैदानिक-सटीकता अध्ययनों को संयोजित करें: यादृच्छिक-प्रभाव संयुक्त संवेदनशीलता/विशिष्टता
सांख्यिकीय चार्ट (3D सहित)
डेटा चिपकाएँ और आकृति पाएँ: स्कैटर/रेखा/बार/हिस्टोग्राम/बॉक्स प्लॉट, साथ ही घुमाने योग्य 3
पूर्वानुमान मॉडल नमूना आकार (Riley)
नैदानिक पूर्वानुमान मॉडल (द्विआधारी) विकसित करने हेतु न्यूनतम नमूना आकार: Riley 2019 के ती
Win Ratio (जीत अनुपात)
स्तरीकृत संयुक्त-अंतबिंदु win ratio (Pocock 2012): प्राथमिकता से घटना-समय अंतबिंदु, फिर द्
बायेसीय अनुपात अनुमान
बीटा–द्विपद संयुग्म: एक समूह पश्च माध्य/माध्यिका/95% विश्वसनीय अंतराल और P(p>सीमा) देता है
E-मान
अवलोकन अध्ययनों हेतु संवेदनशीलता विश्लेषण: RR/OR/HR को जोखिम-अनुपात पैमाने में बदलें और गण
Gwet का AC1 (सहमति)
दो मूल्यांकनकर्ताओं के बीच नाममात्र श्रेणियों पर सहमति। AC1 kappa विरोधाभास (उच्च सहमति पर
बहु-परीक्षण सुधार (FDR / Holm)
p-मानों के समूह से Bonferroni, Holm (FWER नियंत्रण), Benjamini–Hochberg (FDR) और Benjamini
Lin का CCC (सामंजस्य सहसंबंध)
दो माप विधियों के बीच सहमति: CCC परिशुद्धता (Pearson r) और सटीकता (पूर्वाग्रह-सुधार कारक C
प्रतिबंधित घन स्प्लाइन (RCS)
किसी सतत चर और परिणाम के बीच अरैखिक संबंध को प्रतिबंधित घन स्प्लाइन से मॉडल करें: चिकना OR
Fine–Gray उप-वितरण हैज़र्ड
प्रतिस्पर्धी जोखिमों के तहत, लक्ष्य घटना की संचयी घटना (CIF) पर सहचरों के प्रभाव को मॉडल क
प्रवृत्ति स्कोर (PSM / IPTW)
अवलोकन अध्ययनों में confounding नियंत्रण: प्रवृत्ति स्कोर हेतु लॉजिस्टिक प्रतिगमन, फिर सहच
उन्नत नमूना आकार (उत्तरजीविता/नैदानिक/गैर-हीनता)
विशेष डिज़ाइनों हेतु नमूना आकार: उत्तरजीविता अध्ययन (log-rank/Cox, Schoenfeld आवश्यक घटनाए
प्रतिस्पर्धी-जोखिम CIF
जब प्रतिस्पर्धी घटनाएँ हों (लक्ष्य अंतबिंदु बनाम अन्य कारणों से मृत्यु), 1−KM लक्ष्य घटना
RMST (प्रतिबंधित माध्य उत्तरजीविता समय)
RMST [0,τ] पर KM वक्र के नीचे का क्षेत्रफल है, अर्थात τ के भीतर माध्य उत्तरजीविता समय। जब
पुनर्वर्गीकरण NRI / IDI
नए बनाम पुराने पूर्वानुमान मॉडल का वृद्धिशील मूल्य: नेट पुनर्वर्गीकरण सुधार (NRI, सतत व श्
Fleiss का kappa (बहु-मूल्यांकनकर्ता)
3+ मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा कई विषयों के नाममात्र वर्गीकरण पर सहमति। Cohen का κ केवल दो मूल
Cochran–Armitage प्रवृत्ति परीक्षण
जाँचें कि क्या द्विआधारी परिणाम दर क्रमबद्ध समूहों (जैसे बढ़ती खुराक/ग्रेड) में रैखिक प्रव
सामान्यता / प्रसरण समरूपता
t-परीक्षण या ANOVA से पूर्व अनुमान जाँच: Shapiro–Wilk सामान्यता (Q–Q प्लॉट सहित) तथा Leven
मॉडल अंशांकन (Hosmer–Lemeshow)
पूर्वानुमान मॉडल अंशांकन का मूल्यांकन: Hosmer–Lemeshow फिट, अंशांकन प्लॉट, अंशांकन ढलान/अं
फ़नल प्लॉट + Egger (मेटा)
मेटा-विश्लेषण में प्रकाशन पूर्वाग्रह का मूल्यांकन: फ़नल प्लॉट (प्रभाव आकार बनाम मानक त्रुट
Fagan नोमोग्राम (परीक्षणोत्तर प्रायिकता)
बेडसाइड साक्ष्य-आधारित तर्क: पूर्व-परीक्षण प्रायिकता × संभावना अनुपात → परीक्षणोत्तर प्राय
सांख्यिकीय विधि सलाहकार
«कौन-सी सांख्यिकीय विधि उपयोग करूँ?» कुछ प्रश्नों के उत्तर दें और सलाहकार एक विधि सुझाकर स
विधि तुलना (Passing–Bablok / Deming)
जाँचें कि क्या दो माप विधियाँ सहमत हैं: Passing–Bablok (मज़बूत, त्रुटि-वितरण धारणा रहित) औ
DeLong परीक्षण (दो AUC की तुलना)
समान विषयों पर जाँचें कि क्या दो मार्कर/मॉडल ROC वक्र क्षेत्रफल में भिन्न हैं। DeLong युग्
Cronbach का α (स्केल विश्वसनीयता)
किसी स्केल/प्रश्नावली की आंतरिक संगति: विषय×आइटम स्कोर मैट्रिक्स दर्ज करके व्याख्या सहित C
ANOVA पोस्ट-हॉक (Tukey/Bonferroni/Holm)
ANOVA अंतर दिखाने के बाद, पहचानें कौन-से समूह भिन्न हैं: पहले एक-मार्गी ANOVA, फिर Tukey–K
निर्णय वक्र विश्लेषण (DCA)
पूर्वानुमान मॉडल की नैदानिक उपयोगिता का मूल्यांकन: थ्रेशोल्ड प्रायिकताओं में नेट लाभ, सभी-
Cox आनुपातिक हैज़र्ड प्रतिगमन
बहुचर उत्तरजीविता विश्लेषण का मुख्य आधार: उत्तरजीविता समय पर कई सहचरों के प्रभाव का मूल्या
Table 1 (आधाररेखा विशेषताएँ)
शीर्षक सहित कच्चा डेटा चिपकाएँ और समूहन स्तंभ चुनें ताकि एक-क्लिक में शोध-पत्र की 'आधाररेख
RR / OR / NNT परिकलक
2×2 तालिका दर्ज करके सापेक्ष जोखिम RR, ऑड्स अनुपात OR, पूर्ण जोखिम अंतर, सापेक्ष जोखिम कमी
गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण (Mann–Whitney/Kruskal–Wallis)
जब डेटा असामान्य या क्रमसूचक हो तब समूह तुलना: दो स्वतंत्र समूह → Mann–Whitney U, युग्मित
Kappa सहमति
अंतर-मूल्यांकनकर्ता वर्गीकरण सहमति: Cohen का kappa (नाममात्र) तथा क्रमसूचक ग्रेड हेतु रैखि
सहसंबंध (Pearson/Spearman)
दो सतत चरों के बीच सहसंबंध: Pearson गुणनफल-आघूर्ण (Fisher-z 95% CI व p-मान सहित) और Spearm
काई-वर्ग / Fisher सटीक परीक्षण
श्रेणीबद्ध चरों का आकस्मिकता-तालिका विश्लेषण: किसी भी R×C तालिका हेतु Pearson काई-वर्ग; 2×
t-परीक्षण / ANOVA
किसी सतत चर के दो या अधिक समूहों के माध्य की तुलना: दो समूह Student / Welch / युग्मित t-पर
नोमोग्राम
लॉजिस्टिक प्रतिगमन से नैदानिक पूर्वानुमान मॉडल नोमोग्राम स्वतः बनाएँ, प्रतिगमन समीकरण को '
द्विआधारी लॉजिस्टिक प्रतिगमन
द्विआधारी परिणाम पर कई कारकों के प्रभाव का विश्लेषण करें, प्रत्येक कारक का OR, 95% CI, सार
मेटा-विश्लेषण और फ़ॉरेस्ट प्लॉट
स्थिर/यादृच्छिक प्रभाव मॉडल से अध्ययनों में OR या MD को संयोजित करें, I² और Q विषमता की गण
Bland–Altman सहमति
दो माप विधियों के बीच सहमति का मूल्यांकन: Bland–Altman प्लॉट बनाएँ और माध्य पूर्वाग्रह तथा
Kaplan–Meier उत्तरजीविता
अनुवर्ती समय और घटनाएँ दर्ज करके उत्तरजीविता वक्र बनाएँ और माध्यिका उत्तरजीविता की गणना कर
भ्रूण बायोमेट्री पर्सेंटाइल
गर्भकालीन आयु और एक भ्रूण माप (BPD/HC/AC/FL/अनुप्रस्थ अनुमस्तिष्क व्यास) दर्ज करके उसका पर
नैदानिक 2×2 तालिका
सत्य धनात्मक/असत्य धनात्मक/असत्य ऋणात्मक/सत्य ऋणात्मक दर्ज करके संवेदनशीलता, विशिष्टता, पू
प्रतिगमन फिटिंग व प्लॉट
पूर्वसूचक और प्रतिक्रिया दर्ज करें, रैखिक / द्विघात / घन मॉडल स्वतः फिट करके तुलना करें, प
नमूना आकार परिकलक
अध्ययन प्रकार के अनुसार पूर्वनिर्धारित परिदृश्य (संदर्भ अंतराल / नैदानिक परीक्षण / सहसंबंध
संदर्भ अंतराल
मापों का समूह दर्ज करके माध्य, SD, सामान्यता परीक्षण और P2.5–P97.5 संदर्भ अंतराल की गणना क
ROC वक्र और नैदानिक क्षमता
स्वर्ण मानक और मापे गए मान दर्ज करें ताकि AUC (95% CI सहित) की गणना हो, ROC वक्र बने, और Y
ICC (अंतःवर्ग सहसंबंध)
अंतःवर्ग सहसंबंध गुणांक (ICC 2,1 / 2,k), 95% विश्वास अंतराल और सहमति ग्रेड सहित। इमेजिंग श