【临床预测模型】----诊断模型or 预后模型

【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。