本站原创摘要6-7
Abstract7-9
引言9-13
探讨背景9-10
篇章结构10-13
第一章 SAS在药物研发中运用以及PERL中正则表达式在文本提取中运用概述13-23
1.1 SAS在药物研发中运用概述13-20
1.1.1 SAS提供一个实现全面对床试验数据整合功能的综合环境13-14
1.1.2 SAS在药物不良反应的运用14
1.1.3 临床试验数据统计浅析面对的挑战14-16
1.1.4 临床试验数据统计浅析中有着的不足16-20
1.2 PERL中正则表达式介绍20
1.3 正则表达式运用举例20-23
第二章 归纳总结SAS源程序文件的修改历史23-39
2.1 对象与策略23-24
2.1.1 调查对象23
2.1.2 策略23-24
2.2 结果24-33
2.2.1 总结代码修改历史结果24-25
2.2.2 结果浅析25-28
2.2.3 筛选风险代码方式28-33
2.3 小结33-39
2.3.1 代码修改历史的来源对临床试验数据统计浅析的作用35-36
2.3.2 本探讨有着的一些不足之处36-39
第三章 筛选SAS日志文件中错误信息提示39-43
3.1 对象与策略39-40
3.1.1 调查对象39
3.1.2 策略39-40
3.2 结果40-41
3.2.1 错误信息类型40
3.2.2 结果浅析40-41
3.3 小结41-43
3.3.1 探讨结果41
3.3.2 错误信息对临床试验数据统计浅析的作用41-43
第四章 通过调查问卷筛选风险代码43-49
4.1 对象与策略43
4.1.1 调查对象43
4.1.2 调查问卷格式和调查方式43
4.2 调查结果43-47
4.2.1 调查结果总结43-44
4.2.2 筛选风险代码方式44-47
4.3 调查结果小结47-49
4.3.1 调查结果浅析47-48
4.3.2 编写SAS程序时应该注意的不足48
4.3.3 本探讨中有着的一些不足48-49
第五章 风险代码方式筛选49-61
5.1 总结筛选出的常见风险代码方式49-52
5.2 编写PERL程序在源程序中查找风险代码52-61
5.2.1 PERL程序编写52
5.2.2查询结果52-61
第六章 总结和展望61-63
6.1 本论文的主要工作61
6.2 本论文所得主要结论61-62
6.3 下一步的工作62-63
附录63-93
附录1 代码修改历史汇总结果63-67
附录2 筛选出的日志文件中所有的错误信息67-81
附录3 日志文件中错误信息类型分类81-85
附录4 调查问卷样本85-87
附录5 调查问卷中常见不足总结87-91
附录6 特殊环境下易出错代码总结91-93