临床预测模型：基本概念、应⽤场景及研究思路 当医学从经验医学发展到循证医学，从循证医学再到精准医学，数据的价值得到前所未有的重 视，⼤数据时代数据的获取、存储以及分析与预测技术的迅速发展，使得个性化医疗的愿景越 来越成为可能。临床预测模型作为风险与获益评估的量化⼯具，可为医⽣、病⼈以及医疗...
本文将从临床预测模型的概念、应用场景及研究思路三个方面做一总结。1 临床预测模型的基本概念临床预测模型(Clinical Prediction Models,CPMs),又称临床预测规则(Clinical prediction rules)、风险预测模型(Risk prediction models)、预测模型(Predictive models)或风险评分(Risk scores),是指利用数学公式估计特定个体当前患...
临床预测模型包括诊断模型与预后模型。诊断模型基于研究对象的临床症状和特征，评估当前患有特定疾病的概率。预后模型则关注在当前疾病状态下，未来一段时间内疾病复发、死亡、伤残或并发症发生的概率。这些模型在技术层面上需面临预测因子的选择、建模策略以及模型性能的评价。临床预测模型在医学研究与实践中具有...
临床预测模型是指利用数学公式估计特定个体当前患有某病或将来发生某结局的概率.依据所研究的问题,临床预测模型可分为诊断模型和预后模型.临床预测模型广泛应用于医疗决策,医疗质量管理及医疗资源的配置.临床预测模型类研究包含了研究问题的确立与研究类型的选择,设计与实施,数据管理与质控,预测模型的建立与评价,模型的...
图1:临床预测模型的概念 不过诊断模型与预后模型也有很多相似之处:如结局多为二分类,虽然少数情况下也有血压、血脂、血糖、疼痛评分以及生存质量评分等连续指标作为结局;研究的效应指标均为结局出现的绝对风险,即发生的概率,而非相对危险度(RR)、比值比(OR)或者风险比(HR)等相对风险效应指标;在模型的技术层面,也都...
当医学从经验医学发展到循证医学,从循证医学再到精准医学,数据的价值得到前所未有的重视,大数据时代数据的获取、存储以及分析与预测技术的迅速发展,使得个性化医疗的愿景越来越成为可能。 临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具,可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息,因此其应用也越来越普遍...
当医学从经验医学发展到循证医学,从循证医学再到精准医学,数据的价值得到前所未有的重视,大数据时代数据的获取、存储以及分析与预测技术的迅速发展,使得个性化医疗的愿景越来越成为可能。 临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具,可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息,因此其应用也越来越普遍...
当医学从经验医学发展到循证医学,从循证医学再到精准医学,数据的价值得到前所未有的重视,大数据时代数据的获取、存储以及分析与预测技术的迅速发展,使得个性化医疗的愿景越来越成为可能。 临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具,可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息,因此其应用也越来越普遍...
图1:临床预测模型的概念 图2:诊断模型与预后模型的异同 2 临床预测模型的应用场景 临床预测模型在医学研究与实践中的应用非常广泛。借助临床预测模型,医生和病人可以更好的做出共同决策,临床研究者可以更精准的筛选合适的研究对象,政府部门与卫生管理者也可以更好的进行医疗质量的管理,合理的配置医疗资源。此外,临床预...
当医学从经验医学发展到循证医学,从循证医学再到精准医学,数据的价值得到前所未有的重视,大数据时代数据的获取、存储以及分析与预测技术的迅速发展,使得个性化医疗的愿景越来越成为可能。 临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具,可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息,因此其应用也越来越普遍...