SAS Enterprise Guide 6.1: представление базовых характеристик пациентов

Обложка
  • Авторы: Буненков Н.С.1, Комок В.В.1, Грудинин Н.В.2, Бобыльков В.А.1, Буненкова Г.Ф.3, Гриненко О.А.1, Немков А.С.1
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    2. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр трансплантологии и искусственных органов имени академика В.И. Шумакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
    3. Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации
  • Выпуск: Том 21, № 1 (2021)
  • Страницы: 59-64
  • Раздел: Оригинальные исследования
  • URL: https://bakhtiniada.ru/MAJ/article/view/64682
  • DOI: https://doi.org/10.17816/MAJ64682
  • ID: 64682

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель — разработать алгоритм представления базовых характеристик пациентов, включенных в проспективное нерандомизированное исследование Assessment of Myocardial Ischemic-Reperfusion Injury (AMIRI — CABG Trial, ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489).

Задачи — разработать алгоритм сравнения независимых групп пациентов по качественным и количественным переменным, представить базовые характеристики пациентов в виде таблицы, используя программу SAS Enterprise Guide 6.1.

Материалы и методы. В проспективное нерандомизированное исследование AMIRI — CABG в ПСПбГМУ им. И.П. Павлова с 2016 по 2019 г. включено 336 пациентов с показаниями к коронарному шунтированию. Создана база данных, в которую внесены клинико-лабораторные данные. В программном пакете SAS Enterprise Guide 6.1 реализован алгоритм сравнения независимых групп пациентов по количественным и качественным переменным. Независимые группы по количественным переменным сравнивали с помощью теста Краскела – Уоллиса с поправкой на множественные сравнения, по качественным переменным — с использованием критерия Хи-квадрат. Базовые характеристики представлены в табличной форме.

Результаты. Разработан алгоритм обработки данных, позволяющий представить базовые характеристики пациентов в табличном виде.

Заключение. Алгоритм представления базовых характеристик пациентов в табличном виде, разработанный в SAS Enterprise Guide 6.1, может использоваться для подготовки рукописей в российские и зарубежные журналы.

Об авторах

Николай Сергеевич Буненков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

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

аспирант кафедры факультетской хирургии

Россия, Санкт-Петербург

Владимир Владимирович Комок

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: vladimir_komok@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3834-7566
SPIN-код: 3572-5180

канд. мед. наук, кардиохирург отделения кардиохирургии № 2

Россия, Санкт-Петербург

Никита Владимирович Грудинин

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр трансплантологии и искусственных органов имени академика В.И. Шумакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: nikita.grudinin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1100-9513

кардиохирург

Россия, Москва

Василий Андреевич Бобыльков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: basilbob@yandex.ru

старший лаборант кафедры факультетской хирургии

Россия, Санкт-Петербург

Гульнара Физулиевна Буненкова

Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации

Email: gulnara533@gmail.com

преподаватель 2-й кафедры терапии усовершенствования врачей

Россия, Санкт-Петербург

Олег Александрович Гриненко

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: klinika@spb-gmu.ru

д-р мед. наук, проректор по лечебной работе

Россия, Санкт-Петербург

Александр Сергеевич Немков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: nemk_as@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5152-0001
SPIN-код: 2853-4634

д-р мед. наук, профессор, кардиохирург отделения кардиохирургии № 2

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Gu H.-Q., Li D.-J., Liu C., Rao Z.-Z. %ggBaseline: a SAS macro for analyzing and reporting baseline characteristics automatically in medical research // Annals of Translational Medicine. 2018. Vol. 6, No. 16. P. 326–326. doi: 10.21037/atm.2018.08.13
  2. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В. и др. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: сравнение групп // Медицинский академический журнал. 2019. T. 19, № 4. C. 33–40. doi: 10.17816/MAJ17736
  3. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В. и др. SAS Enterprise Guide 6.1: cравнение независимых групп по качественным признакам // Медицинский академический журнал. 2020. T. 20, № 3. C. 89–98. doi: 10.17816/MAJ34127
  4. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Белый С.А. и др. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: начало работы // Медицинский академический журнал. 2019. T. 19, № 3. C. 27–36. doi: 10.17816/maj19327-36
  5. Власова И.И., Соколов А.В., Костевич В.А. и др. Индуцированное миелопероксидазой окисление альбумина и церулоплазмина: роль тирозина // Биохимия. 2019. T. 84, № 6. C. 836–848. doi: 10.1134/S0320972519060095
  6. Григорьева Д.В., Горудко И.В., Костевич В.А. и др. Активность миелопероксидазы в плазме крови как критерий эффективности лечения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями // Биомедицинская химия. 2016. T. 62, № 3. C. 318–324. doi: 10.18097/PBMC20166203318
  7. Панасенко О.М., Михальчик Е.В., Горудко И.В. и др. Влияние антиоксидантов и скавенджеров гипогалоидных кислот на активацию нейтрофилов липопротеинами низкой плотности, модифицированными гипохлоритом // Биофизика. 2016. T. 61, № 3. C. 500–509.
  8. Соколов А.В., Костевич В.А., Горбунов Н.П. и др. Связь между активной миелопероксидазой и хлорированным церулоплазмином в плазме крови пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями // Медицинская иммунология. 2018. T. 20, № 5. C. 699–710. doi: 10.15789/1563-0625-2018-5-699-710

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Буненков Н.С., Комок В.В., Грудинин Н.В., Бобыльков В.А., Буненкова Г.Ф., Гриненко О.А., Немков А.С., 2021

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».