安慰剂检验介绍、操作及举例

安慰剂检验介绍（Placebo test）

安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。

比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi 的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

另一种寻找安慰剂变量的方法。已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if tT+n；Xi`=0 if t

举例：

以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。

以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。

以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。

Surviving Graduate Econometrics with R:

Difference-in-Differences Estimation — 2 of 8

The following replication exercise closely follows the homework assignment #2 in ECNS 562. The data for this exercise can be found here.

The data is about the expansion of the Earned Income Tax Credit. This is a legislation aimed at providing a tax break for low income individuals. For some background on the subject, see

Eissa, Nada, and Jeffrey B. Liebman. 1996. Labor Supply Responses to the Earned Income Tax Credit. Quarterly Journal of Economics. 111(2): 605-637.

The homework questions (abbreviated):

1.Describe and summarize data.

2.Calculate the sample means of all variables for (a) single women with no

children, (b) single women with 1 child, and (c) single women with 2+ children.

3.Create a new variable with earnings conditional on working (missing for

non-employed) and calculate the means of this by group as well.

4.Construct a variable for the ―treatment‖ called ANYKIDS and a variable for after

the expansion (called POST93—should be 1 for 1994 and later).

5.Create a graph which plots mean annual employment rates by year

(1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).

6.Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of

the 1993 EITC expansion on employment of single women.

7.Now run a regression to estimate the conditional difference-in-difference

estimate of the effect of the EITC. Use all women with children as the treatment group.

8.Reestimate this model including demographic characteristics.

9.Add the state unemployment rate and allow its effect to vary by the presence of

children.

10.A llow the treatment effect to vary by those with 1 or 2+ children.

11.Estimate a ―placebo‖ treatment model. Take data from only the pre-reform

period. Use the same treatment and control groups. Introduce a placebo policy that begins in 1992 (so 1992 and 1993 both have this fake policy).

A review: Loading your data

Recall the code for importing your data:

STATA:

/*Last modified 1/11/2011 */

*************************************************************************

*The following block of commands go at the start of nearly all do files*/

*Bracket comments with /* */ or just use an asterisk at line beginning

clear /*Clears memory*/

set mem 50m /*Adjust this for your particular dataset*/

cd "C:\DATA\Econ 562\homework" /*Change this for your file structure*/

log using stata_assign2.log, replace /*Log file records all commands & results*/

display "$S_DATE $S_TIME"

set more off

insheet using eitc.dta, clear

*************************************************************************

R:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # Kevin Goulding # ECNS 562 - Assignment 2 ########################################################################## # Load the foreign package require(foreign) # Import data from web site # update: first download the file eitc.dta from this link: # https://https://www.wendangku.net/doc/301177046.html,/open?id=0B0iAUHM7ljQ1cUZvRWxjUmpfVXM # Then import from your hard drive: eitc = read.dta("C:/link/to/my/download/folder/eitc.dta") Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a # to the can download the data file, and import it from your hard drive: eitc = read.dta("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\eitc.dta")

Describe and summarize your data

Recall from part 1 of this series, the following code to describe and summarize

your data:

STATA:

des

sum

R:

In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code:

1 2 3 4 sapply(eitc,class) summary(eitc)

source('sumstats.r') sumstats(eitc)

To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:

1 2 require(xtable) # xtable package helps create LaTeX code xtable(sumstats(eitc))

Note: You will need to re-run the code for sumstats() which you can find in an earlier post.

Calculate Conditional Sample Means

STATA:

summarize if children==0

summarize if children == 1

summarize if children >=1

summarize if children >=1 & year == 1994

mean work if post93 == 0 &anykids == 1

R:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12

13

14 # The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$children == 0, ])

sumstats(eitc[eitc$children == 1, ])

sumstats(eitc[eitc$children>= 1, ])

sumstats(eitc[eitc$children>= 1 &eitc$year == 1994, ])

# Alternately, you can use the built-in summary function

summary(eitc[eitc$children == 0, ])

summary(eitc[eitc$children == 1, ])

summary(eitc[eitc$children>= 1, ])

summary(eitc[eitc$children>= 1 &eitc$year == 1994, ])

# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))

The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:

1 2 3 mean(eitc[eitc$children == 0, 'work']) mean(eitc[eitc$children == 1, 'work']) mean(eitc[eitc$children>= 1, 'work'])

Try out any of the other headings within the summary output, they should also work: min() for minimum value, max() for maximum value, stdev() for standard deviation, and others.

Create a New Variable

To create a new v ariable called ―c.earn‖ equal to earnings conditional on working (if ―work‖ = 1), ―NA‖ otherwise (―work‖ = 0) – use the following code:

STATA:

gencearn = earn if work == 1

R:

1 2 3 4 5 6 7 eitc$c.earn=eitc$earn*eitc$work

z = names(eitc)

X = as.data.frame(eitc$c.earn)

X[] = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)

eitc$c.earn = NULL

names(eitc) = z

Construct a Treatment Variable

Construct a variable for the treatment called ―anykids‖ = 1 for treated individual (has at least one child); and a variable for after the expansion called ―post93‖ = 1 for 1994 and later.

STATA:

genanykids = (children >= 1)

gen post93 = (year >= 1994)

R:

1 2 eitc$post93 = as.numeric(eitc$year>= 1994) eitc$anykids = as.numeric(eitc$children> 0)

Create a plot

Create a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).

STATA:

preserve

collapse work, by(year anykids)

gen work0 = work if anykids==0

labelvar work0 "Single women, no children"

gen work1 = work if anykids==1

labelvar work1 "Single women, children"

twoway (line work0 year, sort) (line work1 year, sort), ytitle(Labor Force Participation Rates)

graph save Graph "homework\eitc1.gph", replace

R:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12

13

14

15 # Take average value of 'work' by year, conditional on anykids

minfo = aggregate(eitc$work, list(eitc$year,eitc$anykids == 1), mean)

# rename column headings (variables)

names(minfo) = c("YR","Treatment","LFPR")

# Attach a new column with labels

minfo$Group[1:6] = "Single women, no children"

minfo$Group[7:12] = "Single women, children"

minfo

require(ggplot2) #package for creating nice plots

qplot(YR, LFPR, data=minfo, geom=c("point","line"), colour=Group,

xlab="Year", ylab="Labor Force Participation Rate") The ggplot2 package produces some nice looking charts.

Calculate the D-I-D Estimate of the Treatment Effect

Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.

STATA:

mean work if post93==0 &anykids==0 mean work if post93==0 &anykids==1 mean work if post93==1 &anykids==0 mean work if post93==1 &anykids==1 R:

1 2 3 4 5 a = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 &anykids == 0, select=work))

b = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 &anykids == 1, select=work))

c = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 &anykids == 0, select=work))

d = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 &anykids == 1, select=work)) (d-c)-(b-a)

Run a simple D-I-D Regression

Now we will run a regression to estimate the conditional difference-in-difference estimate of the effect of the Earned Income Tax Credit on ―work‖, using all women with children as the treatment group. The regression equation is as follows:

Where is the white noise error term.

STATA:

gen interaction = post93*anykids

reg work post93 anykids interaction

R:

1 2 reg1 = lm(work ~ post93 + anykids + post93*anykids, data = eitc) summary(reg1)

Include Relevant Demographics in Regression

Adding additional variables is a matter of including them in your coded regression equation, as follows:

STATA:

gen age2 = age^2 /*Create age-squared variable*/ gennonlaborinc = finc - earn /*Non-labor income*/

reg work post93 anykids interaction nonwhite age age2 edfincnonlaborinc

R:

1 2 3 reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite

+ age + I(age^2) + ed + finc + I(finc-earn), data = eitc) summary(reg2)

Create some new variables

We will create two new interaction variables:

1.The state unemployment rate interacted with number of children.

2.The treatment term interacted with individuals with one child, or more than one

child.

STATA:

geninteru = urate*anykids

genonekid = (children==1)

gentwokid = (children>=2)

genpostXone = post93*onekid

genpostXtwo = post93*twokid

R:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 # The state unemployment rate interacted with number of children

eitc$urate.int = eitc$urate*eitc$anykids

##

# Creating a new treatment term:

# First, we'll create a new dummy variable to distinguish between one child and 2+. eitc$manykids = as.numeric(eitc$children>= 2)

# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy

# variable with the original interaction term.

eitc$tr2 = eitc$p93kids.interaction*eitc$manykids

Estimate a Placebo Model

Testing a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect.

STATA:

gen placebo = (year >= 1992)

genplaceboXany = anykids*placebo

reg work anykids placebo placeboXany if year<1994

In R, first we’ll subset the data to exclude the time period after the real treatment (1993 and later). Next, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.

R:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # sub set the data, including only years before 1994.

eitc.sub = eitc[eitc$year<= 1993,]

# Create a new "after treatment" dummy variable

# and interaction term

eitc.sub$post91 = as.numeric(eitc.sub$year>= 1992)

# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = eitc.sub) summary(reg3)

The entire code for this post is available here (File –> Save As). If you have any questions or find problems with my code, you can e-mail me directly

at kevingoulding {at} gmail [dot] com.

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阳性药和安慰剂的选择

临床研究的对照设计与阳性对照药的合理选择 一、对照设计在临床研究中的意义 在设计临床研究时，选择对照组常是一项关键性的决定。设置对照组的主要目的是可以将试验药给病人带来的结果（症状、体征或其他病状的改变）与其他因素，如疾病的自然进展、观察者或者病人的期望、其他治疗措施等造成的结果区分开来，在研究进行和分析中能最大限度地减少偏倚的程度。 二、对照的类型 对照组的设置通常包括四种类型，即安慰剂对照（空白对照）、阳性药物对照、剂量对照、自身对照和外部对照。前四种对照方式需要试验组和对照组来自同一个病人总体，并且随机地进入各组别，其中第四种还要求试验组和对照组来自同一个病人个体；第五种外部对照受试者来自与试验组不同的病人总体，它只适合于一些特殊目的或特殊情况的研究。 三、各种类型的概念和适用范围 安慰剂对照（空白对照）：用没有活性成分的“模拟药物”（注意与模拟剂分开）作对照，或没有治疗作空白对照。通常用于一般能自然恢复的轻症、慢性疾病等或无法选取合适阳性对照药等情况。 阳性药物对照：用含活性成分的药物作对照，通常是市面上治疗该适应症的标准用药。 剂量对照：用试验药的不同剂量作对照，通常用于在早期临床研究中对试验药的不同剂量作探索性研究。 自身对照：在同一个病人身上比较治疗与不治疗（或别种治疗）的两个时段的自身对照，可以是交叉设计，受试者先后接受两种或多种治疗，也可以是同一时间在受试者身体两侧施用不同治疗，例如外用药物。 外部对照：又叫历史对照，选取相似历史个案作对照，用于罕见疾病或重病症或根本无确立疗法等特殊情况。 四、重点介绍安慰剂对照和阳性药物对照 在临床研究中，选择安慰剂还是阳性药作为对照组，根据临床研究目的、目标适应症人群、临床研究阶段、药政管理当局的要求等而不同。 五、安慰剂对照 1、优点 安慰剂对照研究的优点包括：1、能可靠地证明试验药的疗效；2、可检测试验药的“绝对”有效性和安全性；3、与其他任何平行对照研究相比具有较高的效率，只需要较小的样本量就可以证明试验药的治疗作用；4、能最大限度地减少受试者和研究者的主观期望和偏倚。 2、缺点 安慰剂对照研究的缺点包括：1、主要在于伦理学方面，当一个临床研究所研究

(QC岗位培训)检验员理论知识培训

检验员理论知识培训资料 一、质量检验的基础知识 品质管理的历史经历了检验负责阶段（二战前，由专门设立的检验员负责产品质量检验而操作人员则全力负责生产工作，属事后把关阶段）、统计质量控制阶段（将统计学方法应用到产品质量控制上，及时发现过程质量问题的苗子并查出原因予以改进。此时已属事前的积极预防阶段）、和全面质量管理阶段（将质量管理理论扩展至包括市场调查、研究开发、产品设计、进料管理、制造过程管理、质量管理、售后服务、顾客投诉处理等全过程管理，同时要求公司各部门人员共同关心和参与质量管理工作所谓的“三全一多”全过程、全员、全企业、多方法），但是，无论在那一个阶段检验都是必不可少的，从检验的基本职能（后面会再讲）就可以知道，检验不但可以起到把关、预防而且还有报告的作用，通过检验我们可以清楚的知道我们的产品实物质量处于什么样的状况，通过检验可以收集大量的质量信息，应用统计技术进行分析后，可以将有用的信息转化为对过程的分析和控制，同时，对不能满足要求的过程进行有效的改善。可见，检验的作用是多么的重要。 （一）质量检验的基本概念 1．质量检验的定义： （1）、检验就是通过观察和判断，适当时结合测量、试验所进行的符合性评价。对产品而言，是指根据产品标准或检验规程对原材料、中间产品、成品进行观察，适当时进行测量或试验，并把所得到的特性值和规定值作比较，判断出各个物品或成批产品合格与不合格的技术性检查活动。

（2）、质量检验就是对产品的一个或多个质量特性进行观察、测量、试验，并将结果和规定的质量要求进行比较，以确定每项质量特性合格情况的技术性检查活动。 简单地说：检验就是对实体的一种或多种特性进行诸如测量、检查、试验、度量，并将结果与测定要求进行比较以确定各个特性的符合性的活动。也就是说，检验是“测——比——评”的过程。 2、质量检验的主要功能： （1）、鉴别功能-根据技术标准、产品图样、作业（工艺）规程或定货合同的规定，采取相应的检测方法观察、试验、测量产品的质量特性，判定产品质量是否符合规定的要求。 （2）、“把关”功能-质量“把关”是质量检验最重要、最基本的功能。（3）、预防功能-现代质量检验不单纯是事后“把关”，还同时起到预防的作用。主要体现在以下几方面： ①通过过程（工序）能力的测定和控制图的使用起到预防作用； ②通过过程（工序）作业的首检与巡检起预防作用； ③广义的预防作用。实际上对原材料和外购件的进货检验，对中间产品转 序或入库前的检验，即起把关作用，又起预防作用。 （4）、报告功能：为了使相关的管理部门及时掌握产品实现过程中的质量状况，评价和分析质量控制的有效性，把检验获得的数据和信息，经汇总、整理、分析后写成报告，为质量控制、质量改进、质量考核以及管理层进行质量决策提供重要信息和依据。 3、质量检验的步骤：

PS教案大全

《PS教案》 2015-2016 学年第 1 学期 班级环艺153/151 课程 Photoshop 任课教师 xxx

授课章节：第一章第一节 授课教师：xxx 一、教学目标： （一）专业知识 1、了解Photoshop的应用领域 2、了解Photoshop的工作界面 3、了解Photoshop软件的启动与退出 （二）专业技能 1、掌握Photoshop的工作界面划分，熟练界面的操作 2、熟练操作Photoshop软件的启动与退出 二、重点难点： 重点：Photoshop的界面划分 难点：Photoshop的启动与退出操作 三、授课方法： 讲授法、演示法、上机辅导法 四、教学设计思路： 1、通过PPT课件讲授本节知识点和技能。 2、教师演示实例。 3、让学生自己上机实操制作其他实例。 第一章Photoshop的基础知识 第一节初识Photoshop 一、Photoshop简介： Photoshop是Adobe公司于1990年推出的集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意、图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，被广泛应用于平面设计、数码照片处理、网页设计、数字绘画、三维设计等多个领域。 二、Photoshop的安装与卸载 三、Photoshop的启动与退出 Photoshop的启动 1、【开始】→【程序】→Photoshop

2、直接双击桌面上的Adobe Photoshop的图标。 Photoshop的退出 1、【文件】→【退出】 2、直接单击窗口右上角的【×】 四、Photoshop界面的组成 1、菜单栏 Photoshop的绝大部分操作以及常用的一些快捷键都可以在菜单栏里找到。 2、标题栏 打开一个文件以后，Photoshop会自动创建一个标题栏，在标题栏中会显示该文件的名称、格式、窗口绽放比例以及颜色模式等信息。 3、文档窗口 是显示打开图像的地方。 4、工具箱 包含各种常用的工具，单击工具按钮就可以执行相应的功能。 ※按住Shift + 工具快捷键可以在共用一个快捷键的多个工具之间进行切换。 5、选项栏 列出所选工具的一些详细设置 6、状态栏 位于工作界面的最底部，可以显示当前文档的大小、文档尺寸、当前工具和窗口缩放比例等信息。 7、浮动控制面板 浮动面板有很多个，用于配合图象编辑及功能设置。 ※F5画笔F6颜色面板F7图层面板F8信息面板F9动作面板 Tab键可以隐藏与显示工具箱、工具选项栏和浮动面板。Shift + Tab键只隐藏浮动面板。

托伐普坦对肝性水肿的改善作用： 一项3期,多中心,随机双盲安慰剂对照试验

托伐普坦对肝性水肿的改善作用： 一项3期，多中心，随机双盲安慰剂对照试验 作者：来自腹水双盲研究小组的Isao Sakaida,，Seiji Kawazoe,，Kozo Kajimura,，Takafumi Saito,，Chiaki Okuse，Koichi Takaguchi, Mitsuru Okada，及Kiwamu Okita 目的：肝性水肿表现为腹水，下肢水肿及难以忍受的症状。传统利尿剂对有些患者效果不佳。所以便需要一种新的治疗选择。我们进行了一项三期临床试验来确证托伐普坦对肝硬化合并肝性水肿的治疗效果。 方法：在我们的多中心随机双盲安慰剂对照试验中，在使用利尿剂的基础上，一组加用托伐普坦，另一组加用安慰剂，两组剂量均为7.5mg/天，连用7天，对传统利尿剂反应差的肝硬化患者会被随机分配到两组中的任一组中。从基线图上看到最主要的结果是体重的变化。 结果：164名符合条件的患者，其中84名被分到托伐普坦组，另外80名被分配到安慰剂组。从基准线上看到，在终末计量日安慰剂组的体重变化是-0.44kg（标准差[SD]，1.93），而托伐普坦组的体重变化是-1.95kg （SD，1.77）（P<0.001）。对下肢水肿及腹水相关临床症状的改善率来说，使用托伐普坦比使用安慰剂要高。甚至在血清白蛋白偏低（<2.5g/dl）的患者中，使用托伐普坦降低体重的效果也比使用安慰剂要好（P=0.0163）。另外，对比基准值可以看出托伐普坦极大地提高了血清钠浓度。 结论：加用托伐普坦对于肝性水肿及腹水相关临床症状的治疗是有效的。而且，托伐普坦可以用于低钠血症以提高血清钠浓度并能在不受血清白蛋白水平影响下发挥作用。因此加用托伐普坦被认为是针对肝性水肿的一种治疗新选择。 关键词：添加治疗，腹水相关临床症状，传统利尿剂，肝性水肿，肝硬化，托伐普坦 引言 在大多数肝硬化患者中，肝性水肿表现为腹水（由门脉高压及白蛋白合成功能受损引起）。持续的肝性水肿可能导致各种主观和客观的症状出现，最终使生活质量下降。 针对肝性水肿的传统药物疗法是醛固酮拮抗剂（螺内酯）与袢利尿剂（如速尿）的联合应用。然而这种联合用药对有些患者而言作用甚微。因为这类患者的血清白蛋白和血钠水平往往偏低，故仅用速尿进行强效利尿治疗并不被看好。而且，呋塞米存在相关药物不良反应，会出现例如低钠血症和肾脏损害等风险，所以不能轻易加大其剂量。结果就使得单用传统利尿剂难以处理肝性水肿。 托伐普坦是一种非肽类物质，有效拮抗精氨酸加压素对V2受体的作用。这种药物在美国已经被批准用于低钠血症的治疗，在欧盟被批准用在继发于抗利尿激素异常分泌综合征的低钠血症，在日本则被批准用于心衰引起的容量超负荷。除了上述适应症外，在传统利尿剂的基础上加用托伐普坦的治疗方法用于治疗肝性水肿效果卓越，因其导致利尿的同时不会排钠。 为了使托伐普坦能有其他适应症，于是进行了一系列的临床试验以求得到认可，作为试验的一部分，二期试验的药物研究结果提示托伐普坦在用于肝硬化合并腹水的患者时，其剂量有所规定：低剂量7.5mg/天，中剂量15mg/天（在日本此为心衰引起容量超负荷患者的推荐剂量）及高剂量30mg/天。基于之前研究的结果，最好选择7.5mg/天的剂量来治疗肝硬化患者，并且再进行三期试验来检验在使用利尿剂时加用上述剂量的托伐普坦对治疗肝硬化合并肝性水肿是否有效。 方法

ps快捷键

PHOTOSHOP常用快捷键大全 一、文件 新建CTRL+N 打开CTRL+O 打开为ALT+CTRL+O 关闭CTRL+W 保存CTRL+S 另存为CTRL+SHIFT+S 另存为网页格式CTRL+ALT+S 打印设置CTRL+ALT+P 页面设置CTRL+SHIFT+P 打印CTRL+P 退出CTRL+Q 二、编辑 撤消CTRL+Z 向前一步CTRL+SHIFT+Z

向后一步CTRL+ALT+Z 退取CTRL+SHIFT+F 剪切CTRL+X 复制CTRL+C 合并复制CTRL+SHIFT+C 粘贴CTRL+V 原位粘贴CTRL+SHIFT+V 自由变换CTRL+T 再次变换CTRL+SHIFT+T 色彩设置CTRL+SHIFT+K 三、图象 调整→色阶CTRL+L 调整→自动色阶CTRL+SHIFT+L 调整→自动对比度CTRL+SHIFT+ALT+L 调整→曲线CTRL+M 调整→色彩平衡CTRL+B

调整→色相/饱和度CTRL+U 调整→去色CTRL+SHIFT+U 调整→反向CTRL+I 提取CTRL+ALT+X 液化CTRL+SHIFT+X 四、图层 新建图层CTRL+SHIFT+N 新建通过复制的图层CTRL+J 与前一图层编组CTRL+G 取消编组CTRL+SHIFT+G 合并图层CTRL+E 合并可见图层CTRL+SHIFT+E 五、选择 全选CTRL+A 取消选择CTRL+D 全部选择CTRL+SHIFT+D

反选CTRL+SHIFT+I 羽化CTRL+ALT+D 六、滤镜 上次滤镜操作CTRL+F 七、视图 校验颜色CTRL+Y 色域警告CTRL+SHIFT+Y 放大CTRL++ 缩小CTRL+- 满画布显示CTRL+0 实际像素CTRL+ALT+0 显示附加CTRL+H 显示网格CTRL+ALT+' 显示标尺CTRL+R 启用对齐CTRL+; 琐定参考线CTRL+ALT+;

安慰剂效应的科学性分析与应用

安慰剂效应的科学性分析与应用生命科学学院生物科学一班甘霁耀 所谓安慰剂效应是指病人在获得无效治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效时，病症得到缓解的现象。事实上，在很早以前就有医生发现并利用这一现象为病人治病，但一直到1955年这一概念才正式由毕阙博士提出并开始对其进行科学系统地研究。时至今日，人们对安慰剂效应的看法依然分歧较大：一部分人质疑安慰剂效应的科学性，并认为不应将安慰剂引入临床应用当中；另一部分人则持相反的观点。虽然人们对安慰剂效应的争论一直在继续但它已然被运用到了药物研究以及临床治疗领域。相信随着对安慰剂效应研究的不断深入，人们对它的认识也将不断加深，并能在实践中合理应用。 在多数情况下安慰剂效应由患者服用安慰剂引发，而充当安慰剂的通常是蒸馏水，淀粉片，或空胶囊等本身不含药物的伪药品。而有时产生安慰剂效应甚至不需要服用药物引发，医生的几句话或一个积极的暗示，甚至仅仅当病人走进诊室见到医生都可能在一定程度上缓解病人的病症。美国牙医约翰·杜斯在其27年的行医生涯中经常遇到这样的情况：当病人走进诊室后便声称自己的牙痛缓解了许多。这只是安慰剂效应的一个例子。而在更多的案例中，由安慰剂引发的安慰剂效应则更为普遍。在这里我要着重讨论的也是后一种与安慰剂相

关联的情形。 一直以来，人们对安慰剂都抱以模棱两可的态度。一方面在临床治疗中，医生发现安慰剂有时确实能缓解病症，减轻病人的病痛；另一方面因为其受主观因素影响巨大，人们也对其效力及科学存在性抱有疑问。 为了弄清安慰剂是否真能客观减轻病人的病症，起到治疗效果，Asbj?rn Hróbjartsson 及Peter C. G?tzsche对安慰剂进行了一系列研究并分别于2001年及2004年发表了他们的研究成果。他们对156个试验进行了系统地整合分析，比较安慰剂群组及不接受治疗的群组的病情进展。在对试验数据进行整合后，156个试验中有38个得到二元结果（病情有/没有改善），118个试验得到连续结果。得出二元结果的试验群组显示：与不接受治疗的群组相比较，不论结果是主观的或是客观的，安慰剂都没有重大的影响力。而在得出连续结果的试验群组中，他们发现安慰剂有正面影响，但影响力随着试验群组增大而下降。由此他们提出安慰剂效应只是偏见造成的。因此，综上所述，他们研究结果的结论是：只有少数证据显示安慰剂有强烈的临床影响力。换句话说他们认为安慰剂效应在很大程度上只不过由病人主观精神因素引起而无真正临床治疗效果。 Asbj?rn Hróbjartsson 及Peter C. G?tzsche的研究结论受到了相关研究人员的重视，同时也引起了很大争议。有研究人员指出很多其他相关研究发现安慰剂的作用效果非常显著，有时甚至和真实药物无显著差别。除此之外有试验表明虽然主观因素对安慰剂效应产生十分重

安慰剂反应的机制

临床疼痛试验和临床实践中安慰剂反应的机制及其影响 1．前言 目前有越来越多的研究致力于安慰剂反应的机制。大多数研究明确具体假设，如心理或神经生理学类型。有趣的是，很多对于安慰剂的研究发现它的反应是心理学和神经生理学的整合并证实了大脑－身体相互作用的复杂性。对于安慰剂反应的新研究，尤其是对安慰剂镇痛的研究，可以影响临床试验设计和临床实践，并最终增加临床实践的有效性，进一步揭示疼痛的复杂经历和大脑－身体相互作用。 2．研究安慰剂机制的研究回顾 尽管文献有其他假设，但大多数研究认为安慰剂镇痛的心理机制产生于心理条件作用和预期，条件机制是以经典条件反射理论为基础的，就是通过非条件刺激（主动的药物）与先前的中立刺激（如病人周围的环境）配对，从而引起反应（条件反射）。很多使用阿片类药物，非阿片类药物和其他训练方法的实验为条件反射机制提供依据，但是，最好的证据就是动物试验中条件反射起重要作用，如1962年的Herrnsrein的试验。 预期机制在给予病人治疗后的期望中发现。在最近的文献中很多研究和支持预期机制。研究通过给予安慰剂前的条件反射程序和简单的口头暗示来调节预期值。曾经认为条件反射和预期机制是两个独立的整体，现在认为两者均参与安慰剂的反应机制，条件反射在非意识层面（如激素分泌），预期机制作用在意识层面（如疼痛），尽管后来才实施的条件反射。 当Levine等人指出安慰剂镇痛作用可以被阿片拮抗剂纳络酮逆转，揭示了安慰剂反应的神经生理学机制可能是因为产生了内生阿片。大多数对安慰剂镇痛的神经生理学机制的研究都针对内生阿片类因素，但是，其他非阿片机制（如血液复合胺和激素）也作用其中但并未广泛研究。很多试验支持内生阿片作用，如安慰剂诱导的呼吸抑制和预期以及阿片类条件反射诱导的安慰剂镇痛都可被纳络酮逆转。 最近的影像学研究进一步证实了内源性阿片在安慰剂镇痛中的作用。此研究作者

PS一些基本技巧

PS抠图方法 一、魔术棒法——最直观的方法 适用范围：图像和背景色色差明显，背景色单一，图像边界清晰。 方法意图：通过删除背景色来获取图像。 方法缺陷：对散乱的毛发没有用。 使用方法：1、点击“魔术棒”工具； 2、在“魔术棒”工具条中，在“连续”项前打勾； 3、“容差”值填入“20”。（值可以看之后的效果好坏进行调节）； 4、用魔术棒点背景色，会出现虚框围住背景色； 5、如果对虚框的范围不满意，可以先按CTRL+D取消虚框，再对上一步的“容差”值进行调节； 6、如果对虚框范围满意，按键盘上的DELE键，删除背景色，

就得到了单一的图像。 二、色彩范围法——快速 适用范围：图像和背景色色差明显，背景色单一，图像中无背景色。 方法意图：通过背景色来抠图。 方法缺陷：对图像中带有背景色的不适用。 使用方法：1、颜色吸管拾取背景色； 2、点击菜单中“选择”功能里的“色彩范围”功能； 3、在“反相”项前打勾，确定后就选中图像了。 三、磁性索套法——方便、精确、快速和我常用的方法 适用范围：图像边界清晰。 方法意图：磁性索套会自动识别图像边界，并自动黏附在图像边

界上。 方法缺陷：边界模糊处需仔细放置边界点。 使用方法：1、右击“索套”工具，选中“磁性索套”工具； 2、用“磁性索套”工具，沿着图像边界放置边界点，两点之间会自动产生一条线，并黏附在图像边界上。 3、边界模糊处需仔细放置边界点。 4、索套闭合后，抠图就完成了。 四、（索套）羽化法——粗加工 适用范围：粗略的抠图。 方法意图：粗略抠图，不求精确。 方法缺陷：图像边界不精确。 使用方法：1、点击“索套”工具；

伊伐布雷定与慢性心力衰竭结局(SHIFT)：一项安慰剂对照随机试验

伊伐布雷定与慢性心力衰竭结局（SHIFT）：一项安慰剂对照随机试验 Ivabradine and outcomes in chronic heart failure (SHIFT): a randomised placebo-controlled study 背景慢性心力衰竭具有较高的发病率和死亡率。静息心率高是不良结局的危险因素。本研究旨在评估窦房结受体选择性抑制剂伊伐布雷定在减慢心率方面的作用对心力衰竭结局的影响。 方法开展一项随机、双盲、安慰剂对照、平行组设计研究。受试者纳入标准如下：有心力衰竭症状、左室射血分数（LVEF）≤35%、窦性心率且心率≥70次/min、在1年内曾因心力衰竭住院、若耐受β受体阻断剂则正在接受包括β受体阻断剂的稳定基础治疗。受试者经计算机生成的编号随机分配到最高剂量7.5 mg每日两次的伊伐布雷定组或对应的安慰剂组。治疗分配情况对研究人员和受试者均设盲。主要终点为由心血管死亡和因心力衰竭加重住院组成的复合终点。采用意向治疗分析。本试验为注册研究，编号ISRCTN70429960。 结果6558例受试者被随机分配到不同的治疗组（伊伐布雷定组3268例，安慰剂组3290例）。伊伐布雷定组和安慰剂组分别有3241例和3264例患者的数据可用于分析。中位随访时间为22.9个月（IQR 18~28）。伊伐布雷定组中793例（24%）、安慰剂组中937例（29%）患者发生了主要终点事件（HR 0.82，95%CI 0.75~0.90，P<0.000 1)，主要是因心力衰竭加重住院[安慰剂组672例（21%）vs伊伐布雷定组514例（16%）；HR 0.74，95%CI 0.66~0.83；P<0.000 1]和心力衰竭造成的死亡[151例（5%）vs 113例（3%），HR 0.74，95%CI 0.58~0.94，P=0.014]。伊伐布雷定组严重不良事件（3388例）少于安慰剂组（3847例，P=0.025）。伊伐布雷定组中150例（5%）患者出现了有症状的心动过缓，而安慰剂组中为32例（1%）（P<0.000 1）。伊伐布雷定组和安慰剂组中分别有89例（3%）和17例（1%）视觉不良反应（幻视）（P<0.000 1）。 结论本研究结果表明伊伐布雷定减慢心率的作用在改善心力衰竭临床结局方面有重要效应，并证实心率在心力衰竭病理生理机制中起着重要作用。 基金法国施维雅公司。 引言 慢性心力衰竭是一种常见的致残性严重疾病。在发达国家，患病率约为2%~3%[1]。尽管在过去的20年中，心力衰竭结局得到明显改善[2-3]，但预后仍较差，因此，开发出新的治疗方法尤为重要。标准的药物治疗包括β受体阻断剂和肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）拮抗剂[1]。β受体阻断剂能够降低发病率和死亡率，单独使用RAAS 拮抗剂达不到相似的效应[4]。这些药物在治疗心力衰竭时还有其他益处，包括改善左室重构和减少猝死[6]。这些益处可能与其减慢心率的作用有关，至少部分相关[7-8]。减慢心率在心力衰竭中至关重要，例如可以缓解心肌能量供应不足[9]。然而，β受体阻断剂除了减慢心率的作用外，对心脏存在一些不良作用，包括对心肌收缩力的影响。 既往的流行病学和观察性研究提示，较高的静息心率是死亡和心血管事件的危险因素[11-12]。在冠心病和左室功能不全的患者中，与心率＜70次/min以下的患者相比，心 率≥70次/min的患者心血管死亡风险增加34%，由于心力衰竭而住院的风险增加

MB管理类—安慰剂效应

MBA管理类015——安慰剂效应 安慰剂效应(Placebo Effect) 一、安慰剂效应的概述 安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。有人认为这是一个值得注意的人类生理反应，但亦有人认为这是医学实验设计所产生的错觉。这个现象是否真的存在，科学家至今仍未能完全理解。 安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出[2]，亦理解为“非特定效应”（non-specific effects）或受试者期望效应。 一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有

负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。 二、安慰剂对照研究 有报告纪录到大约四分之一服用安慰剂的病人，例如声称可以医治背痛的安慰剂，表示有关痛症得到舒缓。而触目的是，这些痛症的舒缓，不单是靠病人报称，而是可以利用客观的方法检测得到。这个痛症改善的现象，并没有出现于非接受安慰剂的病人身上。 由于发现了这个效应,政府管制机关规定新药必须通过临床的安慰剂对照（placebo-controlled）测试，方能获得认可。测试结果不单要证明患者对药物有反应，而且测试结果要与服用安慰剂的对照群组作比较，证明该药物比安慰剂更为有效（“有效”是指以下2项或其中1项：1)该药物比安慰剂能影响更多病人，2)病人对该药物比安慰剂有更强反应）。由于医生对有关疗程实用性的观感会影响其表现，亦可影响病人对疗程的观感。因此，此药物测试必须以双盲（double-blind）方式进行：医生及病人都不会知道该药物是否安慰剂。

安慰剂和阳性对照药在临床研究中的选择

安慰剂和阳性对照药在临床研究中的选择 临床试验中对照组的设置通常包括五种类型，即安慰剂对照、空白对照、剂量对照、阳性药物对照和外部对照。而对照药分为阴性对照药（安慰剂）和阳性对照药（有活性的药物）。本文根据笔者多年临床试验的经验并结合新药审评的角度，简单介绍在临床试验设计中如何合理地选择安慰剂或阳性对照药物。 一、临床研究中的安慰剂选择安慰剂是一种“模拟”药，其物理特性如外观、大小、颜色、剂型、重量、味道和气味都要尽可能与试验药物相同，但不能含有试验药的有效成份。安慰剂常用于安慰剂对照的临床试验。因能可靠地证明受试药物的疗效，并可反映受试药的“绝对”有效性和安全性，所以在很多需要证明受试药绝对作用大小的临床试验中选择安慰剂作对照，只有证实受试药显著优于安慰剂时，才能确定受试药本身的药效作用。有时，安慰剂可用于阳性药物对照试验中。为了保证双盲试验的执行，常采用双模拟技巧，受试药和阳性对照药都制作了安慰剂以利于设盲；另外，在阳性药物对照试验中加入安慰剂，可提高临床试验的效率。临床研究中采用安慰剂最大的问题是伦理学方面的原因。一般认为，安慰剂适用于轻症或功能性疾病患者。在急性、重症或有较严重器质性病变的患者，通常不用安慰剂进行对照；当一种现行治疗已知可以防止受试者疾病发生进展时，一般也不宜用安慰剂进行对照。一种新药用于尚无已知有效药物可以治疗的疾病进行临床试验时，对新药和安慰剂进行比较试验通常不存在伦理学问题，可以选择以安慰剂作为对照药；在一些情况下，停用或延迟有效治疗不会造成受试者较大的健康风险时，即使可能会导致患者感到不适，但只要他们参加临床试验是非强迫性的，而且他们对可能有的治疗及延迟治疗的后果完全知情，要求患者参加安慰剂对照试验可以认为是合乎伦理的。对新药选择安慰剂进行对照是否能被受试者和研究者接受是一个由研究者、患者和机构审查委员会或独立伦理委员会（IRB/IEC）判断的问题。另外，在早期脱离、随机撤药试验中也经常选择安慰剂作对照。在随机撤药试验中接受一定时间试验药物治疗的受试者被随机分配继续使用受试药治疗或安慰剂治疗。继续接受药物治疗组和安慰剂组之间出现的任何差异都可以证明受试药的作用。随机撤药方法适合于下列几种情况，首先，可适用于对付复发性疾病发作的药物，在这种情况下，撤药试验实际上是一个防止复发的试验；其次，可用于能够抑制症状或体征的、但难以进行长期安慰剂对照试验的药物，在这种情况下，该试验可确立长期的药物疗效；第三，这一设计可用于确定治疗的持续时间。因此，临床设计时可根据上述原则，在试验的不同背景、不同阶段选择安慰剂进行对照。通常对化学药品注册分类1、2的制剂，为了确定受试药的绝对作用，常选用安慰剂进行对照；对化学药品注册分类3、4、5、6的制剂，临床设计时常选择阳性药物进行对照，如果加上安慰剂同时进行对照，则可提高临床试验的效率；在I期临床人体耐受性研究中也常加入安慰剂进行对照。 二、临床研究中的阳性对照药物选择阳性药物对照试验是将受试药物与已知的活性有效药物进行对照的临床试验，根据试验的目的常分为优效性试验和非劣效性或等效性试验两种。试验设计的关键，是通过阳性药物对照来证明受试药和对照药之间的差别（优效性），或证明两药之间的非劣效性或等效性。一般而言，为观察受试药物作用是否存在、为比较两种药物疗效和安全性的临床试验中，通常采用阳性药物进行对照。阳性对照药物必须能被试验所在区域接受，必须是在相关专业领域内得到学术界公认的、对所研究的适应症疗效最为肯定并且是最安全的药物，特别是在最近药典中收载的药物。原则上应选择与受试药有相同结构、相同药理作用、相同作用机制、相同剂型、相同给药途径的已在国内上市的同一类药物。根据上述原则，对化学药品注册分类6已有国家药品标准的制剂，生物等效性试验的参比制剂应按上

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心理学效应趣谈系列② 安慰剂效应

心理学效应趣谈系列② 安慰剂效应 在这个系列中，我会和大家分享一系列有科学实验支持的心理学效应。这些心理学效应通常都有一个故事背景，而且不但很有趣，也很有用，它可能正好可以揭开你生活中经常遇到却不明所以的某些现象的谜底。今天是本系列的第二篇：安慰剂效应。什么是安慰剂效应安慰剂效应（placebo effect），又名伪药效应、代设剂效应，指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。一个性质完全相反的效应是——反安慰剂效应（nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。这两种效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对药物疗效的期望。总结一下，在药物本身对病情毫无影响的前提下（既无益也无害），病人的期望积极，则会缓解病情；病人的期望消极，不但没疗效，还会加重病情。安慰剂效应小故事安慰剂进入现代医学视野通常认为最初 始于美国的毕阙医生。毕阙是一个二战战场麻醉师。在攻占意大利南部海滩战斗中，镇痛剂很快用完。当伤兵嚎叫着要镇痛剂时，万般无奈的护士告诉他现在给他注射的是强力镇痛剂，但实际注射的是盐水。让毕阙医生震惊的是，注射盐水后，伤兵居然真的停止了哀嚎，疼痛止住了。对这一情形印象深刻的毕阙战后回到美国哈佛，开始了一系列新的测试

药物疗效的实验。安慰剂效应和皮格马利翁效应在上一篇文章中（《心理学效应趣谈系列① | 皮格马利翁效应》，欢迎订阅我的头条号「心理学时代」查看之），我们提到皮格马利翁效应是指学生在被老师付予更高期望以后，学生会表现得更好，这是一种典型的「观察者期望效应」。而安慰剂效应则是指病人自身对治疗动作的积极期望对病情产生了影响，属于「受试者期望效应」。这两种心理学效应都是有科学实验证据支持的。不得不感叹，人的心理状态实在是太神妙了。无论是这种期望是源自观察者还是受试者，心理上的期望效应为什么会对现实产生如此明显的影响呢？一种被广泛接 受的心理学观点就是人的无意识（又称潜意识）起了巨大作用。无意识发挥作用的主要途径是心理暗示。心理暗示的在人类社会中的影响之广，远远超乎了我们的想象。几乎所有心理学效应都暗藏着无意识的身影。我将在「心理学效应趣谈系列」中从更丰富的角度展示无意识的巨大魅力。（如果你对有关安慰剂效应的科学研究及理论探讨不感兴趣，以下内容概览即可）有关安慰剂效应的实验研究安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出，是最为典型的「受试者期望效应」。他第一次指出，吃药这个动作本身就有一定的治疗作用，只有强于安慰剂的药物作用才能认定为有效药物。此后，临床试验中，与安慰剂组对照成为开发新的药物或疗法的不二规则。有报告纪录，大约四分之一服

关于对照药与安慰剂

关于对照药与安慰剂 临床试验中对照组的设置通常包括五种类型，即安慰剂对照、空白对照、剂量对照、阳性药物对照和外部对照。而对照药分为阴性对照药（安慰剂）和阳性对照药（有活性的药物）。 一、临床研究中的安慰剂选择 安慰剂是一种“模拟”药，其物理特性如外观、大小、颜色、剂型、重量、味道和气味都要尽可能与试验药物相同，但不能含有试验药的有效成份。 安慰剂常用于安慰剂对照的临床试验。因能可靠地证明受试药物的疗效，并可反映受试药的“绝对”有效性和安全性，所以在很多需要证明受试药绝对作用大小的临床试验中选择安慰剂作对照，只有证实受试药显著优于安慰剂时，才能确定受试药本身的药效作用。 有时，安慰剂可用于阳性药物对照试验中。为了保证双盲试验的执行，常采用双模拟技巧，受试药和阳性对照药都制作了安慰剂以利于设盲；另外，在阳性药物对照试验中加入安慰剂，可提高临床试验的效率。 临床研究中采用安慰剂最大的问题是伦理学方面的原因。一般认为，安慰剂适用于轻症或功能性疾病患者。在急性、重症或有较严重器质性病变的患者，通常不用安慰剂进行对照；当一种现行治疗已知可以防止受试者疾病发生进展时，一般也不宜用安慰剂进行对照。一种新药用于尚无已知有效药物可以治疗的疾病进行临床试验时，对新药和安慰剂进行比较试验通常不存在伦理学问题，可以选择以安慰剂作为对照药；在一些情况下，停用或延迟有效治疗不会造成受试者较大的健康风险时，即使可能会导致患者感到不适，但只要他们参加临床试验是非强迫性的，而且他们对可能有的治疗及延迟治疗的后果完全知情，要求患者参加安慰剂对照试验可以认为是合乎伦理的。对新药选择安慰剂进行对照是否能被受试者和研究者接受是一个由研究者、患者和机构审查委员会或独立伦理委员会（IRB/IEC）判断的问题。 另外，在早期脱离、随机撤药试验中也经常选择安慰剂作对照。在随机撤药试验中接受一定时间试验药物治疗的受试者被随机分配继续使用受试药治疗或安慰剂治疗。继续接受药物治疗组和安慰剂组之间出现的任何差异都可以证明受试药的作用。随机撤药方法适合于下列几种情况，首先，可适用于对付复发性疾病发作的药物，在这种情况下，撤药试验实际上是一个防止复发的试验；其次，可用于能够抑制症状或体征的、但难以进行长期安慰剂对照试验的药物，在这种情况下，该试验可确立长期的药物疗效；第三，这一设计可用于确定治疗的持续时间。 因此，临床设计时可根据上述原则，在试验的不同背景、不同阶段选择安慰剂进行对照。通常对化学药品注册分类1、2的制剂，为了确定受试药的绝对作用，常选用安慰剂进行对照；对化学药品注册分类3、4、5、6的制剂，临床设计时常选择阳性药物进行对照，如果加上安慰剂同时进行对照，则可提高临床试验的效率；在I期临床人体耐受性研究中也常加入安慰剂进行对照。 二、临床研究中的阳性对照药物选择 阳性药物对照试验是将受试药物与已知的活性有效药物进行对照的临床试验，根据试验的目的常分为优效性试验和非劣效性或等效性试验两种。试验设计的关键，是通过阳性药物对照来证明受试药和对照药之间的差别（优效性），或证明两药之间的非劣效性或等效性。一般而言，为观察受试药物作用是否存在、为比较两种药物疗效和安全性的临床试验中，通常采用阳性药物进行对照。 阳性对照药物必须能被试验所在区域接受，必须是在相关专业领域内得到学术界公认的、对所研究的适应症疗效最为肯定并且是最安全的药物，特别是在最近药典中收载的药物。原则上应选择与受试药有相同结构、相同药理作用、相同作用机制、相同剂型、相同给药途径的已在国内上市的同一类药物。

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默认前景色和背景色【D】 切换前景色和背景色【X】 切换标准模式和快速蒙板模式【Q】 标准屏幕模式、带有菜单栏的全屏模式、全屏模式【F】 临时使用移动工具【Ctrl】 临时使用吸色工具【Alt】 临时使用抓手工具【空格】 打开工具选项面板【Enter】 快速输入工具选项(当前工具选项面板中至少有一个可调节数字) 【0】至【9】循环选择画笔【[】或【]】 选择第一个画笔【Shift】+【[】 选择最后一个画笔【Shift】+【]】 建立新渐变(在”渐变编辑器”中) 【Ctrl】+【N】文件操作 新建图形文件【Ctrl】+【N】 用默认设置创建新文件【Ctrl】+【Alt】+【N】 打开已有的图像【Ctrl】+【O】 打开为... 【Ctrl】+【Alt】+【O】 关闭当前图像【Ctrl】+【W】 保存当前图像【Ctrl】+【S】 另存为... 【Ctrl】+【Shift】+【S】 存储副本【Ctrl】+【Alt】+【S】 页面设置【Ctrl】+【Shift】+【P】 打印【Ctrl】+【P】 打开“预置”对话框【Ctrl】+【K】 显示最后一次显示的“预置”对话框【Alt】+【Ctrl】+【K】 设置“常规”选项(在预置对话框中) 【Ctrl】+【1】 设置“存储文件”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【2】 设置“显示和光标”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【3】 设置“透明区域与色域”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【4】 设置“单位与标尺”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【5】 设置“参考线与网格”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【6】 设置“增效工具与暂存盘”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【7】 设置“内存与图像高速缓存”(在预置对话框中) 【Ctrl】+【8】编辑操作 还原/重做前一步操作【Ctrl】+【Z】 还原两步以上操作【Ctrl】+【Alt】+【Z】 重做两步以上操作【Ctrl】+【Shift】+【Z】 剪切选取的图像或路径【Ctrl】+【X】或【F2】 拷贝选取的图像或路径【Ctrl】+【C】 合并拷贝【Ctrl】+【Shift】+【C】 将剪贴板的内容粘到当前图形中【Ctrl】+【V】或【F4】 将剪贴板的内容粘到选框中【Ctrl】+【Shift】+【V】 自由变换【Ctrl】+【T】 应用自由变换(在自由变换模式下) 【Enter】 从中心或对称点开始变换(在自由变换模式下) 【Alt】

什么是安慰剂效应

什么是安慰剂效应 安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。 效应定义 安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出，亦理解为“非特定效应”（non-specific effects）或受试者期望效应。一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。 评价指标 医务人员可以利用安慰剂，以激发病人的安慰剂效应。当对某种药坚信不移时安慰剂效应，就可增强该药物的治疗效果，提高医疗质量。当某种新药问世，评价其疗效价值时，要把药物的安慰剂效应估计进去。如果某种新药的疗效与安慰剂的疗效经双盲法试用后，相差不大，没有显著的差异时，这种新药的临床使用价值就不大。这也

就是为什么一些新药刚刚问世时，人们往往把它们当作灵丹妙药，而经过一段时间的使用后，其热潮消失、身价下降的原因。安慰剂效应在药物使用过程中比比皆是。甚至如心绞痛这样严重的器质性疾病，使用安慰剂也有1/3以上的患者获得症状的改善，许多镇痛剂都具有明显的安慰剂效应。还有一些病人，在使用安慰剂时，也可出现恶心、头痛、头晕及嗜睡的药物副反应，这也属于安慰剂效应。 反应人群 使用安慰剂时容易出现相应的心理和生理效应的人，被称为安慰剂反应者。这种人的人格特点是：好与交往、有依赖性、易受暗示、自信心不足、好注意自身的各种生理变化和不适感、有疑病倾向和神经质。 安慰剂效应是一种不稳定状态，可以随疾病的性质、病后的心理状态、不适或病感的程度和自我评价，以及医务人员的言行和环境医疗气氛的变化而变化。所以，就出现了安慰剂效应有时明显，有时不明显，或根本没有的现象。我们应当记住，在病人中安慰剂效应是较易出现的，大约有35%的躯体疾病病人和40%的精神病病人都会出现此种效应。也正由于病人有此心理特点，才使江湖医生和巫医术士得以有活动市场，施展其术。 效应简介 有人认为这是一个值得注意的人类生理反应，但亦有人认为这是医学实验设计所产生的错觉。这个现象无论是否真的存在，科学家至令仍未能完全理解。