国庆节前学会预测模型🥵没方向抄我的！
临床预测模型与临床工作贴合紧密，相对于基础实验研究，临床预测模型上手并不难，只要了解其中的套路，在选题以及数据准备好（没有数据也可以挖掘公共数据库）的情况下，一周完成一篇预测模型的写作是可以实现的！
因此，有不少年轻医生把临床预测模型当作发文章升职称的新途径，我自己学过并成功发表了一篇SCI，所以非常建议科研小白学！
我个人的情况：
- 以前写过1篇Meta分析，对一些统计的概念有了解
- 学过一点R语言的基础（很有限）
- 身边没有人帮助，自学踩了很多坑，好在坚持了下来。
好，话不多说，进入今天分享的重点：我的省钱版的预测模型自学经历！
一、多看文献，这一步非常重要。看多了自然了解预测模型套路。
1、结合文献实例，理解什么是预测模型，预测模型能干什么？有哪些套路？
临床预测模型通俗点讲就是，利用患者的基本信息、实验室指标（血常规、血生化等等）、影像学特征、病理学特征等各种信息去预测患者的预后情况，术后并发症的发生情况，肿瘤病人的生存情况以及复发，症状的改善等等。
2、阅读文献有助于选题，灵感不是凭空来的，肚子里没货，你很难选到一个好的选题。
当你读过大量文献后，你对以下内容会有大概印象：预测模型文章的总体走向是啥，对整个套路的流程是什么样的，以及需要做什么样的结果。比如制图的文章，常规套路无非就是变量筛选、模型构建、模型评价。
怎么从文献多个角度去选题？
(1) 从文章标题拆
① 关注人群
如果文章研究的是老年人群，那么儿童、青壮年呢，是不是和老年人有什么不同，是不是也可以进行研究。
② 关注结局
人家研究的机制通气，那么需要气管切开的吗，不良预后呢，动脉瘤夹闭术后并发症（比如肺炎、败血症、尿路感染、动脉瘤再破裂、迟发性脑缺血等等），亦或者动脉瘤栓塞术后复发风险等等，是不是也可以用来做预测模型。
(2) 从研究方法上拆
① 内部验证，外部验证角度。
② 模型表现形式上。
③ 筛选变量方法上。
④ 从算法上讲。
(3) 从自变量上拆
有些研究的指标比较单一，那么是不是可以通过丰富自变量来进行进一步研究呢？
① 影像组学数据。
② 病理组学数据。
③ 实验室指标。
④ 基因数据。
⑤ 肠道菌群指标。
⑥ 查阅文献看看有没有新发现的跟结局有关联的指标。
……
(4) 从文章体量看
如果你读到的文章是样本量小、单中心的、回顾性研究。
那么是不是可以把这篇文章做大，纳入更多的样本量、多中心、前瞻性的研究？
😪😪😪 看到这，大家是不是就可以发散一下自己的思维，当然这些都只是理论上的，还要去查文献，看人家有没有做过，而且能不能做通这篇文章，也要靠自己去实践。
3、阅读文献学习如何进行研究设计
通过看文献，你就会知道研究需要纳入排除标准，样本量怎么估算、需要多少样本、自变量需要纳入哪些变量、整个方法学流程是怎样的、过程需要用到什么R包等。
刚开始我们可以根据自己的选题，模仿已发表的文章进行研究设计，等你有些经验了可取其精华，去其糟粕。
二、自己在操作时，遇到问题如何解决？
无论是什么类型的文章，初学者在学习过程中都会遇到很多问题，提升解决问题的能力也是我们提升科研能力的关键！
你可以通过以下途径解决：
① 自媒体
比如COX回归，搜索就有一堆内容，有人会分享定义、代码等等。
② 你还可以加入各种学习社群，认识些大佬，虚心请教他们。
总之只要你想学，坚持下来一定会入门的！
