网页计算器html代码临床预测模型研究需要明确的数个问题
临床预测模型研究需要明确的数个问题
阅读了⼀些临床预测模型的论⽂，有⼀些个⼈的体会，和⼤家分享，有新的想法随时增加。
1.采⽤什么样的策略筛选预测变量？
临床预测模型的研究是建⽴在临床流⾏病学的基础上的研究。临床流⾏病学为疾病的结局筛选出了种种的危险因素，⽽临床预测模型则可以将这些危险因素综合在⼀个算法中，来实现其判断和预测的功能。这些经过临床流⾏病学筛选鉴定的危险因素，这⾥称之为“经证实的预测因素集”。与之相对的是，模型作者根据⾃⼰本地的数据⽤Lasso回归或者单因素检验等⽅法筛选出有统计学意义的预测变量⽽纳⼊到预测模型的⽅程中，这样获得的预测因素，可以称之为“私有的预测因素集”。预测模型要求要有⼀定的预测的准确度和外推性（适⽤于其它研究中⼼的数据），采⽤“经证实的预测因素集”较“私有的预测因素集”显然会使模型具有更好的外推性。如果有的经证实的预测因素却在本地的资料中没有表现出统计学意义，也应该纳⼊到模型构建⽅程中。
预测变量的个数。增加预测变量的个数的好处是可以增加模型预测的准确性，然⽽在保证⼀定准确性的前提下，预测变量的个数尽可能少，这会带来两⽅⾯的益处，⾸先，预测变量少导致需要患者提供的资料少，可以增加模型的适⽤性，更多的⼈可以使⽤该预测模型；
其次，预测变量少可以增加模型使⽤的便利性，预测模型临床使⽤的主要形式是诺莫图或者⽹页计算器，特别是诺莫图，需要先计算出每个预测变量的得分，并获得总分，然后到总分对应的疾病结局发⽣的概率。预测变量少可以减少计算的时间。⽹页计算器的出现⼤⼤增加了预测模型临床应⽤的便利性，使得模型开发者可以将模型开发的重点放在模型的准确性上。⾮线性模型⽆法制作诺莫图，⽹页计算器是其唯⼀的表现形式。
2. 构建临床预测模型的样本量是否⾜够？
预测模型研究⽬前没有样本量的计算模式。样本量不⾜，导致计算的预测因素的权重不准确，也导致模型外推性不好。对于预测模型的外部验证，有专家推荐，发⽣结局事件的⼈数和未发⽣结局的⼈数⾄少要100以上，才能达到⼀定的预测效能。构建模型的样本数往往多于外部验证和内部验证的样本数。
3. 采⽤线性算法还是⾮线性算法？
1. 根据⽬前的经验来看，不是所有的⾮线性模型都优于线性模型(逻辑回归和Cox回顾)，⽽某些⾮线性算法可以同时在区分度和校准度⽅
⾯优于线性模型，⽐如，随机森林算法。根据个⼈构建临床预测模型的体验、⽐较多个算法的⽂献报
道，随机森林算法确实在许多情况下优于线性模型，可以作为构建临床预测模型时常规考察的⼀个算法。值的⼀提的是，以上⽐较⾮线性模型与线性模型的评价指标是区分度和校准度，更加有价值的指标应该是影响了临床决策或者患者是否从中获益，但是⽬前相关的研究很少⽆法得出结论。
2. 线性预测模型可以⾮常⽅便地⽤⽅程来描述模型，⽽⽅便地进⾏外部验证，还可以制作诺莫图或者⽹页计算器⽽进⾏临床的应⽤， 反
观⾮线性模型， 如同⼀个“⿊盒⼦”， ⽬前仍然没有建⽴成熟的分享⽅法， 对于外部验证和临床应⽤来说，暂时还⽆法实现。
4. 预测模型能不能进⾏临床应⽤？
临床上⽬前还不接受⽤临床预测模型来辅助进⾏临床决策，显然多数业内⼈⼠认为临床预测模型还达不到有⽤的程度。这个认知总体上并没有问题，但是这个问题还是值得我们仔细地分析⼀下。
⾸先，预测模型核⼼的指标是区分发⽣和不发⽣疾病结局事件的能⼒（⼀般会⽤区分度来表⽰），
⽬前这个能⼒预测模型只能达到70%，只有少数会达到90%。⽽且很少量的预测模型进⾏了临床价值的研究，所以⽆法进⾏临床应⽤。
专家呼吁应停⽌进⾏构建模型的研究，⽽应该进⾏临床价值⽅⾯的研究来推动预测模型在临床上的应⽤。
其次，预测模型告知了我们疾病结局的危险因素。预测模型中所采⽤的预测因素是公认的或者是作者认为的疾病结局的危险因素，有助于我们了解疾病结局密切危险因素并有意识地进⾏控制这些危险因素来预防疾病的发⽣。
再次，通过预测模型可以了解这些危险因素对疾病结局的影响⼒。不同的预测因素在⽅程中会计算出不同的权重，体现出预测因素对疾病结局的影响，对于线性模型来说，预测因素的β值以及其诺莫图中线段的长短，都可以体现各预测因素的权重，⽽对于⾮线性模型，也可以通过⼀些⽅式来计算。
5.检索预测模型的“窍门”关键词?
“nomogram”，会检索到“线性”的预测模型，因为“⾮线性”的模型不能制作诺莫图，且论⽂中有发布相关的诺莫图供临床应⽤。
“population-based”, 会检索到以社区⼈为样本的预测模型，与医院的⼈相区别。因为个⼈⽬前关注可供⼀般⼈使⽤的预测模型，⽽不是供医⽣使⽤的预测模型。

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