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预测模型研究中的偏倚风险评估与应用工具：PROBAST

2019-10-04 Ann Intern Med . 2019 Jan 1;170(1):51-58

预测模型风险预测模型

临床预测模型结合了多个预测因子来估计特定条件的存在（诊断模型）或未来发生特定事件（预后模型）的风险。 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）是一种评估偏倚风险 (ROB) 以及诊断和预后预测模型研

中文标题：

预测模型研究中的偏倚风险评估与应用工具：PROBAST

英文标题：

PROBAST: A Tool to Assess the Risk of Bias and Applicability of Prediction Model Studies

发布机构：

发布日期：

2019-10-04

简要介绍：

临床预测模型结合了多个预测因子来估计特定条件的存在（诊断模型）或未来发生特定事件（预后模型）的风险。 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）是一种评估偏倚风险 (ROB) 以及诊断和预后预测模型研究的适用性的工具，由考虑现有 ROB 工具和报告指南的指导小组开发。该工具由涉及 38 名专家的 Delphi 程序提供信息，并通过试点进行了改进。 PROBAST 分为以下 4 个领域：参与者、预测变量、结果和分析。这些领域总共包含 20 个信号问题，以促进 ROB 的结构化判断，当研究设计、实施或分析中的缺陷导致模型预测性能的系统性扭曲估计时，就会发生这种情况。 PROBAST 提供了一种有重点和透明的方法来评估 ROB 和研究的适用性，这些研究为个性化预测开发、验证或更新预测模型。尽管 PROBAST 是为系统评价而设计的，但它可以更广泛地用于预测模型研究的批判性评估。潜在用户包括支持决策的组织、对循证医学感兴趣或参与指南制定的研究人员和临床医生、期刊编辑和手稿审稿人。

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