临床预测模型：一看就懂的新手大扫盲！

都说预测模型易发 SCI，可很多医生朋友还不知道临床预测模型是啥…

关于临床预测模型

  今天，我想详细说一说

记住这 3 点，新手先扫盲

1. 先说说定义

临床预测模型是指用多因素模型来估算患某病的概率或者将来某结局事件发生的概率。

2. 再谈两分类

✔️诊断模型基于研究对象的临床特征，预测其患某疾病的概率，多见于横断面研究。

⚠️诊断模型只是通过横断面去收集因和果，不牵扯到时间变化，采用的是 Logisitic 回归。

✔️预后模型是指研究对象已经患有某疾病后，预测其未来疾病的复发，死亡，伤残等转归情况的概率，多见于前瞻性研究，如队列研究。

⚠️预后是一个前瞻性研究，在随访的过程中不断有结果的发生，不仅观察到结局 y，而且还观察 y 发生的时间，预后模型采用的是 Cox 回归。

3. 一图理清诊断模型 vs 预后模型

数据预处理，这 7 点超实用

关于预测模型统计分析，其实 70%~80% 的工作就是数据预处理，但很多朋友拿到的数据杂乱无章，总是无处下手，这时候怎么办？

松哥在处理数据的时候，总结以下 7 点：

1. 数据规范化

①文字表述归一化；

②多并发症各自分开；

③同名表述一致；

④单位相同。

2. 异常值

①直接删除个案；

②删除异常值后，缺失值处理。

3. 缺失值处理

①超过 20% 的直接删除；

②简单填补：数值变量均数/中位数，分类变量众数填补；

③多重插补。

4. 数值变量处理

①专业考虑纳入形式：数值、分类；

②数值若正态，原值纳入-5 倍/10 倍/N 倍纳入-Per 1 sd 纳入；偏态：Ln/Log；

③数值分类化纳入：均数-中位数-ROC-专业拆分-三分位数-四分位数-X Tile。

5. 等级变量处理

①当作等级纳入，有风险；

②当作无序多分类纳入，不会错！

6. 分类变量处理

①二分类，最简单直接用；

②无序多分类：务必哑变量设置。

7. 预分析：看分析结果，再考虑变量纳入形式与方式。

-直播预告-

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