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运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型
运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型
本节课强调了机器学习在医学研究中的重要性，特别是在构建临床预测模型方面的应用，并通过结直肠癌预后预测模型的案例，展示了从数据预处理到模型构建、验证和评价的完整流程。
发表于2024-09-25
临床预测模型的内部验证和外部验证
临床预测模型的内部验证和外部验证
模型验证通常包括内部验证与外部验证。一般来说，内部验证是在模型开发/建立时就需要做的工作，外部验证可以是模型开发者对自己开发的模型进行验证，也可以是别的研究者进行验证
发表于2024-05-10
基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证
基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证
数据集来源于UCI机器学习库，其中医学和健康领域的数据集有109个，能够用于机器学习模型构建和数据分析。
发表于2024-03-26
TRIPOD解读：结果和结论报告规范
TRIPOD解读：结果和结论报告规范
依据TRIPOD报告规范依从性标准，作者需报告从更大的初始群体中选定研究对象的过程，研究对象发生或未发生结局的例数，若为预后且有随访的研究还需报告随访时间等信息
发表于2024-02-21
TRIPOD解读：前言和方法报告规范
TRIPOD解读：前言和方法报告规范
应明确报告研究设计类型或数据来源，预测模型类型不同，对研究设计要求不同
发表于2024-02-21
TRIPOD解读：题目和摘要报告规范
TRIPOD解读：题目和摘要报告规范
为规范预测模型的研究方法与报告过程，2013年由临床专家、流行病学专家、方法学专家和知名杂志编辑等学者组成协作组，在广泛文献综述的基础上形成了129条筛选条目，随后经全体专家组讨论形成了最终一份包含22个条目的清单
发表于2024-02-21
预测模型在临床中的实际效用：决策曲线DCA
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
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
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
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
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