Int J Cardiol：舒张压J型曲线的机制：亚临床心肌损伤和免疫激活
由此可见，在CAD患者中，DBP<60mmHg与亚临床心肌损伤、免疫/炎症失调和心血管事件相关。积极的血压控制可能对这些患者有害，因此需要进一步调查以确定CAD患者的适当血压目标。
MedSci原创 - 舒张压，J型曲线，亚临床心肌损伤，免疫激活 - 2018-09-09
Stroke：血糖与脑出血风险成J形曲线关系
开滦研究的一项最新分析显示，长期空腹血糖升高，或空腹血糖低于4 mmol/L，均会增加脑出血风险。
中国循环杂志 - 血糖浓度，脑出血，研究进展 - 2018-01-02
您的生存曲线领导还满意吗
小伙伴抱怨道：我觉得我画的生存曲线很好啊，为什么领导说我画的很丑呢？这个，可能是因为审美不同吧......那领导到底喜欢什么样的呢？可能像下图这样。
临床流行病学和循证医学 - 生存曲线 - 2019-10-08
NEJM：2型糖尿病患者的BMI与死亡率呈“J”型曲线
《新英格兰医学杂志》NEJM报道，哈佛大学公共卫生学院研究发现：2型糖尿病患者的身体质量系数（BMI）与死亡率的关系呈“J”型曲线，即超重或肥胖会增加死亡风险。2型糖尿病患者的身体质量系数与死亡率的相关性尚无定论，以前曾有多项研究认为超重和肥胖会降低2型糖尿病患者的死亡率，哈佛大学的这项研究推翻了前述结论。
手牵手博客资讯 - 2型糖尿病，BMI - 2014-04-04
JACC：高血压与死亡呈U型曲线的新证据
高血压看似寻常，但控制起来颇有学问，到底血压降到什么程度最为适宜？一项对40万高血压患者进行分析的研究发现，将收缩压控制在130~139 mmHg，舒张压控制在60~79 mmHg，肾脏衰竭和死亡的风险最低。 如果患者的血压不在130~139/60~70 mmHg这个范围内，就会有一定问题。就收缩压而言，与在130~139 mmHg者相比，120~129 mmHg者肾脏衰竭风险增加10%，血压在1
MedSci原创 - 高血压，死亡 - 2014-08-29
HbA1c与死亡率之间是否存在U型曲线
两年前一项报告中，柯里(Currie)等人通过英国全科医学数据库获取了27965例口服多种降糖药及20005例初始口服降糖药随后胰岛素治疗的糖尿病患者信息，随访5年发现，死亡率最低的是平均糖化血红蛋白(HbA1c)7.5%的患者，HbA1c平均值高于或低于这个数值都与存活率低相关。特别是胰岛素治疗的患者，HbA1c10.5%或6.0%患者死亡率几乎是HbA1c7.5%患者的2倍。
中国医学论坛报 - HbA1c，糖尿病，死亡率 - 2012-06-29
生存曲线中的偏倚：曲线交叉如何分析？Landmark分析
柳叶刀杂志中的一篇临床试验文章中出现以下的曲线图，如何理解？直观的理解就是，以12个月为界点，前后分别做了KM曲线以及COX回归(OR值)，发现界点前0~1年两组的生存率存在统计学差异，而界点后1~5年则未发现统计学差异。而上述分析简称为landmark分析。
MedSci原创 - 偏倚，生存曲线 - 2019-01-29
ROC曲线分析详细解释
（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
ROC曲线 - 2010-12-19
spss中如何绘制ROC曲线？(教程）
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价. 一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的
MedSci原创 - ROC，SPSS - 2012-04-29
机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 本文针对二元分类器！ 本文针对二元分类器！！ 本文针对二元分类器！！！ 对分类的分类器的评价指标将在以后文章中介绍。 在介绍指标前
网络 - 机器学习，召回率，准确率 - 2019-07-14
用SPSS进行曲线回归分析实例
曲线回归分析 在一元回归中，若因变量和自变量相关的趋势不是线性分布，呈现曲线关系。这种情况可以利用SPSS提供的曲线估计过程(Curve Estimation)方便地进行线性拟合，选出最佳的回归模型来拟合出相应曲线。 下面以一个实例来介绍曲线拟合的基本步骤和使用方法。拟合出适合的曲线模型，来表达不同叶龄稻茎对台湾稻螟蚁螟侵入的
SPSS，回归 - 2010-12-18
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