การใช้ ข้อมูลผู้เข้าร่วมรายบุคคล หรือ ข้อมูลคนไข้รายบุคคล (อังกฤษ: individual participant data, individual patient data ตัวย่อ IPD) เป็นวิธีการทำงานวิเคราะห์อภิมานแบบหนึ่งที่เก็บข้อมูลแต่ละรายการโดยเป็นรายบุคคลจากงานศึกษาต่าง ๆ ที่กำลังวิเคราะห์ เพราะสามารถทำได้อย่างแม่นยำและกลมกลืนกันมาก จึงทำให้นักวิจัยสามารถลดความหลากหลายของการทดลองได้มากที่สุด และจึงพิจารณาว่า เป็นมาตรฐานดีสุดของงานวิเคราะห์อภิมาน เทียบกับงานวิเคราะห์อภิมานอื่น ๆ ที่ไม่ใช้ข้อมูลผู้ป่วยแต่ละราย แต่ใช้ข้อมูลรวม (aggregate data, AD) แม้การวิเคราะห์ข้อมูลรวมจะใช้มานานกว่า แต่การเก็บข้อมูลแบบรายบุคคลก็นิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ งานวิเคราะห์อภิมานเช่นนี้มักจะเป็นโครงการใหญ่โดยมีประเทศต่าง ๆ ร่วมมือกัน และมีข้อจำกัดน้อยกว่าในเรื่องข้อมูลที่มีให้ใช้และคุณภาพข้อมูลที่สามารถใช้ คณะกรรมการบรรณาธิการวารสารการแพทย์นานาชาติ (ICMJE) ได้ระบุว่า การเผยแพร่ข้อมูลผู้เข้าร่วม/อาสาสมัครเป็นรายบุคคล (แต่ตัดข้อมูลระบุบุคคล) เพื่อให้ใช้ร่วมกันเป็นเรื่องจำเป็นทางจริยธรรม
เชิงอรรถและอ้างอิง
- "Systematic review of methods for individual patient data meta-analysis with binary outcomes". BMC Medical Research Methodology. 2014. doi:10.1186/1471-2288-14-79.
- "Meta-analysis of individual participant data: rationale, conduct, and reporting". BMJ. 2010. doi:10.1136/bmj.c221.
- "How individual participant data meta-analyses have influenced trial design, conduct, and analysis". Journal of Clinical Epidemiology. 2015. doi:10.1016/j.jclinepi.2015.05.024.
- "Sharing Clinical Trial Data: A Proposal From the International Committee of Medical Journal Editors". Annals of Internal Medicine. 2016. doi:10.7326/M15-2928.
แหล่งข้อมูลอื่น
- Individual participant data meta-analysis information at the Cochrane website
wikipedia, แบบไทย, วิกิพีเดีย, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด, บทความ, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม, มือถือ, โทรศัพท์, Android, iOS, Apple, โทรศัพท์โมบิล, Samsung, iPhone, Xiomi, Xiaomi, Redmi, Honor, Oppo, Nokia, Sonya, MI, PC, พีซี, web, เว็บ, คอมพิวเตอร์
karich khxmulphuekharwmraybukhkhl hrux khxmulkhnikhraybukhkhl xngkvs individual participant data individual patient data twyx IPD epnwithikarthanganwiekhraahxphimanaebbhnungthiekbkhxmulaetlaraykarodyepnraybukhkhlcakngansuksatang thikalngwiekhraah ephraasamarththaidxyangaemnyaaelaklmklunknmak cungthaihnkwicysamarthldkhwamhlakhlay khxngkarthdlxngidmakthisud aelacungphicarnawa epnmatrthandisud khxngnganwiekhraahxphiman ethiybkbnganwiekhraahxphimanxun thiimichkhxmulphupwyaetlaray aetichkhxmulrwm aggregate data AD aemkarwiekhraahkhxmulrwmcaichmanankwa aetkarekbkhxmulaebbraybukhkhlkniymephimkhuneruxy nganwiekhraahxphimanechnnimkcaepnokhrngkarihyodymipraethstang rwmmuxkn aelamikhxcakdnxykwaineruxngkhxmulthimiihichaelakhunphaphkhxmulthisamarthich khnakrrmkarbrrnathikarwarsarkaraephthynanachati ICMJE idrabuwa karephyaephrkhxmulphuekharwm xasasmkhrepnraybukhkhl aettdkhxmulrabubukhkhl ephuxihichrwmknepneruxngcaepnthangcriythrrmechingxrrthaelaxangxing Systematic review of methods for individual patient data meta analysis with binary outcomes BMC Medical Research Methodology 2014 doi 10 1186 1471 2288 14 79 Meta analysis of individual participant data rationale conduct and reporting BMJ 2010 doi 10 1136 bmj c221 How individual participant data meta analyses have influenced trial design conduct and analysis Journal of Clinical Epidemiology 2015 doi 10 1016 j jclinepi 2015 05 024 Sharing Clinical Trial Data A Proposal From the International Committee of Medical Journal Editors Annals of Internal Medicine 2016 doi 10 7326 M15 2928 aehlngkhxmulxunIndividual participant data meta analysis information at the Cochrane websitebthkhwamaephthysastrniyngepnokhrng khunsamarthchwywikiphiediyidodykarephimetimkhxmuldkhk