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咋评价疾病预测模型？教你几种方法
风险评分的建立基于模型中每个变量的权重，即多因素回归模型中的回归系数；预测模型的好坏可以从区分度（Discrimination）和一致性（Calibration）两方面考虑。
发表于2018-02-15
诊断试验：何为Kappa值？计算公式是啥？
了计算Kappa值，我们必须先计算出诊断试验的机遇符合率。我们将以非小细胞肺癌诊断试验为例，向大家具体介绍机遇符合率和Kappa分析的计算方法。
发表于2018-02-15
一表读懂：几种类型适应性设计的优缺点
在新药研发领域，适应性设计可应用于探索性临床试验与验证性临床试验。对于探索性临床试验，适应性设计主要用来为验证性临床试验寻找安全有效的药物剂量，或者探讨剂量反应关系。与传统设计的区别在于，它能够提高效果较好的治疗组的患者分配比例，减少效果较
发表于2018-02-12
为了深入分析诊断结果，你应该了解下阳性预测值！
实际临床实践中，我们事先并不知道，而是需要根据一个诊断结果来判断目标个体是否真正患病。换句话说，临床医生拿到一个诊断结果时，应当考虑：诊断阳性结果的人，有多大的可能是真正患病的人？
发表于2018-02-06
如何提升诊断的灵敏度或特异度？串联与并联试验
在诊断疾病时，可采用多项诊断试验检查同一对象，以提升诊断的灵敏度或特异度，这种方式称为联合试验。根据联合的形式，分为串联与并联。
发表于2018-02-03
一文掌握：诊断试验如何设定截点（多图）
人体的生物指标多是连续变量，如血压和血糖指标等。这类指标在生物标志上没有明确的“阳性”和“阴性”界限，但是为了进行临床诊断，我们必须设定一个截点（cutoff）。那么，应该如何设定呢？
发表于2018-01-24
观察性研究控制混杂因素第一弹：分层分析
分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它是将数据资料按照某个需要控制的混杂因素进行分层，然后再估计暴露/处理因素与研究结局之间的关联性。
发表于2018-01-22
灵敏度和特异度，你都搞清楚含义了吗？
如果一项诊断试验的灵敏度比较低，那么会出现很多假阴性的患者。这会延误患者的就诊，影响病程发展和愈后，甚至导致患者过早死亡。如果一项诊断试验的特异度比较低，那么会出现很多假阳性的患者。这样会浪费医疗资源、造成患者无端的恐慌和焦虑。
发表于2018-01-21
真实例子：论文中随机分组常犯的那些错！
随机分组是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组，而不受研究者、临床医生和受试者好恶的影响，是获得组间可比性最可靠的方法。然而，很多论文报告的随机分组方法并不准确，常见的有以下问题：
发表于2018-01-14
讲诊断试验前，我们先得了解人体生物指标的分布
实际上，人体大多数的生物指标都呈现单峰分布。因此，我们需要通过一定的统计手段，选择截点的位置，同时希望截点具有一定生物学意义。
发表于2018-01-13
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