好羡慕师妹研一就有我研三才有的认知！😭
现在的师妹也太卷了吧！00后师妹刚进组就准备跟着导儿学做临床预测模型！ 想起自己研一啥也不知道，要是有师妹这觉悟，毕业前也不会这么焦虑吧😭
1️⃣ 临床预测模型是什么 ⭐⭐
临床预测模型是基于多因素模型，通过分析患者的临床信息，如症状、体征、检查结果、遗传因素等，来预测患者患某种疾病的概率，或者预测某种疾病在未来某个时间点发生特定结局（如复发、恶化、死亡等）的概率。
临床预测模型包含多个预测因子，这些预测因子包含了临床研究中常用的特征（例如：患者特征、疾病或治疗相关特征）。
2️⃣ 临床预测模型分类
预测模型一般可分为诊断模型和预后/疾病发生模型两大类。
- 诊断模型 与预测结果是横断面关系（cross-sectional relationship），其目的是判断患者当前存在不存在某种疾病，一般用于横断面资料。
- 预后/疾病发生模型 包含一个随访的过程，与结果是纵向关系（longitudinal relationship），其目的是在于判断患者在将来会不会出现某种结局，一般用于纵向资料。
📊 常用统计方法：
✅ 诊断模型中：
通常使用 Logistic回归 进行分析。
- 适用于处理因变量为二分类（如疾病有无）的情况。
- 可用于分析不同自变量（如年龄、性别、症状等）与疾病发生之间的关联性，并估计在给定自变量条件下疾病发生的概率。
✅ 预后/疾病发生模型中：
通常使用 Cox回归：
- 能处理生存数据，即研究中结局（如死亡）发生时间已知的情况。
- 可估计不同协变量（如年龄、性别、疾病严重程度等）对生存时间的影响。
- 可计算每个协变量的相对风险、风险比，以及它们对生存时间的联合影响。
3️⃣ 二者有什么区别（帮助你更深理解预测模型）
📌 区别：
- 诊断模型：用于疾病的早期诊断，判断疾病有无。
- 预后模型：用于预测患者未来的健康状态和疾病进展，特别是结局发生的时间依赖性，这是诊断模型所不具备的。
📌 共同点：
- 研究的效应指标均为结局出现的绝对风险，即发生的概率，而非相对风险效应指标。
- 因为诊断和预后模型中，我们通常关注的是事件发生的实际风险，而不是相对于其他因素的风险变化。
- 都需要面临预测因子的选择、建模的策略、模型性能的评价等环节。
🟨 ③ 结局多为二分类
虽然这两种模型有时候也会使用其他类型的结局指标，如血压、血脂、血糖、疼痛评分以及生存质量评分等连续指标，但二分类结局是最常见的。
4️⃣ 为什么建议在职医生/医学研究生都去冲临床预测模型
👉 对科研小白来说很好上手！
临床预测模型说白了就是你自己把几个可能与结局有关联的潜在因素放在一个预测模型里面做回归分析，可能再加个ROC和敏感性分析。
你需要去研究你所做的领域有哪些影响因素，把它们找出来。先做单因素回归分析，找到可能有影响的变量，纳入多因素线性回归或者二元逻辑回归。
如果你没有条件收集临床数据，挖掘公共数据库的数据（如 MIMIC / NHANES / GBD / CHARLS），也有海量发文机会。
相较于基础实验，临床预测模型投入的时间与精力会小很多，而且更容易出成果！
科研成果永远是医学生的硬通货（不管升学还是评职称），急需的时候就知道这句话的含金量了！
👉 培养自己解决问题的能力！
每当我们认真学习一个新的文章类型时，整个学习的过程就是碰到问题 → 解决问题的过程。
在这个过程中，我们的自学能力、解决问题的能力会突飞猛进。当你跑通一个类型的文章时，你会发现你学写其他类型的文章也会非常快。
因为你解决问题的能力在一次次的实践中不断夯实，而解决问题的能力是科研的底层能力！不管做什么研究都可以迁移。
当你还是科研小白的时候，别想着憋大招，找自己能够得着的研究，比如临床预测模型就是很好的练手项目，直接动手做就完事了！
