临床预测模型——告别手记

发布时间 2023-08-12 18:29:23作者: Captain_fcj

主题:预后模型

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/rndEH1qvdg0YQ8nFJduHzw

参考文献如下:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34246328/

数据分析步骤:

开发验证队列:数据来源于德国、美国、澳大利亚三个国家的6家医疗和研究中心机构。数据按2:1分成开发队列和验证队列

研究设计:国际、多中心、回顾性分析
预测变量:26个预测变量进行筛选
结局指标:主要结局(OS、PFS),次要结局(PSA50:前列腺特异性抗原下降50%以上)

模型开发:OS结局利用诊断时间,化疗状况等7个变量构建列线图;PFS结局利用平均标准摄取值等6个变量构建列线图;PSA50结局利用有无肝转移等4个变量构建列线图

模型评价:C指数及95%CI,校准图
模型验证:

第一步:采用了bootstrap法进行内部验证 

第二步:在验证队列进行了外部验证,指标也是c指数和校准图

细说模型开发步骤:

 汇报步骤:

一、介绍人群纳入和排除,介绍研究人群流向及分组情况

 

二、介绍建立队列和验证队列人群特征表

 三、模型展示

1、介绍包含在模型内的因素(列线图)

The presence or absence of each clinical characteristic indicates a certain number of points. Number of points for each clinical characteristic is on the top row. For each characteristic, absence is assigned 0 points. The presence of characteristics is associated with a number of points generated using the nomogram function, SvyNom package in R 

(关于nomogram这里有教程:http://www.360doc.com/content/22/1218/09/80076094_1060667443.shtml)

 2、模型效能

AUC 和 Calibration plot (Both in deriation cohort and validation cohort)

 3、根据nomogram得分划分危险分层,并作不同终点生存曲线

(cutp function; SurvMisc package in R)

 

¤关于外部验证的分类:

外部验证指的是外部有效性反映了模型的普遍性,需要使用不是来自研究本身的数据集进行验证,这些数据集在时间或地理上是相互独立的。

其种类主要分为:

时段验证:指的是利用与模型开发队列来源相同,但是时间段不同的 数据对模型表现进行验证。

空间验证:指的是 对模型在其他中心甚至其他国家的数据中的表现 进行验证,所以验证队列可能采用与开发队列不 同的纳入/排除标准或不同的预测因子和结局变 量的测量方法。。

领域验证:是指在不同 的临床场景中对模型进行验证,如开发用临床的数据,验证用社区的数据。