【临床预测模型】
第一部分: 诊断模型or 预后模型
一,诊断模型(Diagnostic Model)
1、定义:用来预测个体患者患有某种疾病的概率;
1)通常应用于:特定群体,表现出某种症状的患者;
2)结局变量:患者当前状态(是否患病)
2、诊断模型是诊断试验准确性研究的延伸;
概率思维:诊断结果不再是阴阳,而是当前患有某疾病的可能性。
预测因子和结局指标,应该“同时间”测量。
3、诊断论文的特点:
1)标题:diagnostic,diagnostic model;疾病名称;
2)摘要/关键字:
discrimination;
ROC,AUC,sensitivity,specificity 指标
二,预后模型(Prognostic Model)
pro:before;gnostic:to know(预后,预知以后)
1、定义:用来预测个体患者在未来某一时刻发生某件事的概率。
1)患者处于同样起始状态(如确诊为某疾病)
2)结局变量:患者将来是否发生某一事件(如:死亡)
3)基线时间点:有时间维度(1,3,5年生存率)
2、预后论文的特点:
1)标题:
prognostic,prediction,5-year survival;
结局事件:death,relapse;
2)摘要/关键字:
follow-up,survival probability,risk group;
discrimination,C statistics ,Calibration (校准)指标
三,区别
1、诊断用logistic回归?预后用cox回归?(❌)
2、诊断用病例-对照?预后用队列? (❌)
3、时间维度!!!
4、报告准则和方法学质量
1)诊断模型:
属于预测模型,参考 TRIPOD , PROBAST;
也属于诊断类研究,参考 STARD update , QUADAS-2;
2)预后模型:
主参考预测模型,参考 TRIPOD , PROBAST;
参考预后研究注意事项。
5、模型应用不同
1)诊断------提供诊断结果,直接影响之后采取的治疗措施;
2)预后------直到病人健康、预后管理、生活方式干预;
预后-------作为临床研究的替代结局指标;(慢病跟踪)
四,非标准的诊断/预后模型
1、标准:
1)诊断:是否患病
2)预后:是否发生某事件
3)其他:预测绝对值(处理结局指标)
预测血压>>高血压诊断模型
预测住院天数>>出院预后模型
2、非标准:
第二部分: 五种临床预测模型研究分类
一,寻找预后/诊断因子
Predictors of XX (多因子); XX predicts(单因子)
Risk factors of XX
二,无外部验证的预测模型的建立
没有外部数据,拆分原始队列,一份训练,一份验证;
内部验证的拆分方法有4种:
1)随机拆分:数据使用效率不高。
2)交叉验证:数据使用效率高
3)重抽样:
4)“内部-外部”验证:多中心研究
三,有外部验证的预测模型的建立
模型泛化能力:需要有外部数据验证
外部验证的方法有4种:
1)时间验证:按照时间截断;
2)空间验证:A,B,C中心;
3)时空验证:时间,空间都不同;
4)领域验证:换领域
四,预测模型的验证
自己的数据,验证别人的模型,观察该模型的性能。
五,预测模型的影响
试验组使用预测模型,对照组使用金标准(或经验),观察预测模型与标准/经验的对结局事件的影响和差异。
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