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      預測模型可以應用于哪些場景?

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      本文內容整理自醫咖會《基于臨床數據構建預測模型》專欄,小咖針對其中關于預測模型的應用場景相關內容進行了整理,可點擊左下角“閱讀原文”查看完整視頻。

      進行研究時,首先要清楚數據的屬性。數據通常分為兩個大類,其一為比較傳統的循證醫學。一般是根據特定的、已有的臨床問題前瞻性地收集數據,然后根據數據劃分研究類型。

      其二則為真實世界數據,這一類數據更多的由設計和數據雙驅動,如醫保、電子病歷等。這些數據并不是研究者有目的的收集的。就像國內外基于真實世界共識的不斷發布,越來越多的關聯性/預測性研究,都是在真實世界的框架下開展的。

      不管是哪一類數據,通常會把研究歸為兩個范式,關聯性研究和預測模型研究預測模型研究可以應用于多個場景


      應用場景


      疾病的發生:可以在疾病發生前收集變量,去預測疾病的發生風險,比如弗雷明漢風險評分,可以預測個體十年后發生心血管疾病的風險;

      疾病的診斷:某些疾病的診斷是很困難的,沒有金標準,就可以考慮診斷模型,比如使用生物標志物、影像等輔助診斷;

      疾病的治療:可以使用模型提前預測患者使用某種治療手段的反應;

      疾病的預后。

      臨床預測模型是通過算法支持臨床決策的,通常是分為診斷模型和預后模型。前者預測因子和結局數據通常是同一時間節點收集的,而后者則在收集預測因子后,通過一段時間內的不斷隨訪來看個體是否會出現關注的結局。


      圖.診斷模型(上圖)和預后模型(下)

      上文內容摘自醫咖會專欄課程《基于臨床數據構建預測模型》,請點擊左下方的“閱讀原文”,觀看完整視頻內容。

      研究設計、統計分析、論文投稿難題,快聯系小咖(微信:xys2019ykh)

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