交互式网络应用程序NAMCShiny:利用2003年至2010年全国门诊医疗调查数据探究就诊原因

NAMC闪亮 基于 2003-2010 年全国门诊医疗调查数据探索健康趋势的交互式网络应用程序 大型医疗数据集正在Swift生成并公开提供，为卫生政策中的计算分析和生物信息学提供了大量机会。 数据的视觉检查和探索对于假设生成和趋势识别很有用，但生成此类可视化通常既耗时又麻烦。 在这里，我们展示了 NAMCShiny，这是一个交互式 Web 应用程序，它允许用户直观地检查 2003 年至 2010 年就诊原因的趋势，同时使用来自国家门诊医疗保健的数据对性别、种族和年龄等患者人口统计信息进行分层民意调查。 大型医疗数据集对于指导未来循证卫生政策的制定是必要的。 然而，对这些数据形成有意义的解释需要理解和控制几个关键挑战和限制，包括但不限于偏差、非随机抽样、混杂因素和缺失数据。 我们鼓励进一步探索 NAMCS 数据，以确定公共卫生的潜在趋势，并指导未来循证卫生政策的制定。 用法 NAMCShi