巧用LASSO回归构建高预测水平的临床预后模型

2020-07-26 网络 网络

对于医生来说,如果有某种“特定功能”来预测患者是否会有未知结果,那么许多医疗实践模式或临床决策都会改变。在临床上,几乎每天我们都会听到这样的叹息:“如果我能提前知道

对于医生来说,如果有某种“特定功能”来预测患者是否会有未知结果,那么许多医疗实践模式或临床决策都会改变。在临床上,几乎每天我们都会听到这样的叹息:“如果我能提前知道,我当然不会这样做!”。举个简单的例子,如果我们可以预测患有恶性肿瘤的患者对某种化疗药物耐药,那么我们将不会选择给患者服用该药物;如果我们可以预测患者在手术过程中可能出现大出血,那么我们将谨慎操作并为患者准备足够的血液制品;如果我们可以预测高脂血症患者不会从某些降脂药物中受益,那么我们可以避免许多无意义的医疗干预。 作为一种评估风险和收益的定量工具,临床预测模型可以为医生,患者和卫生管理人员的决策提供更客观,准确的信息,因此其应用变得越来越普遍。在这种刚性需求下,临床预测模型的研究方兴未艾。 随着数据的维度和深度继续变得复杂,对于临床研究的变量选择变得越来越困难。在目前的研究背景和研究趋势下,从临床医生的角度来看,当前的临床预测模型研究分为三种类型。 (1)利用传统的临床特征,病理特征,体格检查结果和实验室检查结果,建立临床预测模型。因为预测变量在临床实践中很容易获得,所以这种类型的模型比其他两种类型的模型更可行。 (2)随



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  1. 2020-10-24 DOC.Y

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  2. 2020-10-07 ms1000001402873749

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  3. 2020-07-26 jin321

    学习,好东西

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  4. 2020-07-26 ms9000000268923470

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