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预测模型在临床中的实际效用：决策曲线DCA
DCA是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法，优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中，这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临床分析中的应用日益广泛
发表于2024-02-20
评价临床预测模型的校准能力：校准曲线
预测模型的校准度，是评价一个疾病风险模型预测未来某个个体发生结局事件概率准确性的重要指标，它反映了模型预测风险与实际发生风险的一致程度，校准度好，提示预测模型的准确性高，校准度差，则模型有可能高估或低估疾病的发生风险
发表于2024-02-20
不同模型之间的预测能力比较：NRI和IDI指数
当两个不同预测模型之间进行比较时，通常会选用ROC曲线及其AUC，AUC越大提示模型对疾病发生概率的预测能力越好
发表于2024-02-20
评价临床预测模型的区分能力：ROC曲线及AUC
AUC是ROC曲线下方的面积，被认为是评价诊断效果的一个综合指标，取值范围在0到1之间，ROC曲线越接近左上角，AUC取值越大，诊断性能越好
发表于2024-02-20
让临床预测模型更加简单易懂：列线图
列线图，又称诺莫图(Nomogram图)，是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系
发表于2024-02-20
临床预测模型结果展示可视化：森林图
森林图是Meta分析中最常用的结果综合表达形式，一般在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心......
发表于2024-02-20
采用Lasso回归实现对自变量的筛选
变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数
发表于2024-02-20
基于Cox回归构建临床预测模型
在医学研究中，经常遇到分类的结局，主要是二分类结局(阴性/阳性；生存/死亡)，研究者可以通过logistic回归来探讨影响结局的因素，或者构建预测模型来预测患者的预期结局
发表于2024-02-20
基于Logistic回归构建临床预测模型
Logistic回归是一种概率型非线性回归模型，适用于病例对照研究、随访研究、横断面研究等，且结局变量是二分类或多分类
发表于2024-02-20
纳入临床预测模型的自变量转换类型
通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归模型的结果更易于解释，更具有实际意义
发表于2024-02-20
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