第1章　臨床預測模型概述

通過臨床預測模型，人們可以運用數理統計學方法，對潛在的自變量X進行篩選、整合，構建多變量模型以預測因變量Y，并對此模型進行評價、驗證。常見的線性回歸、Logistic回歸、Cox回歸、競爭風險模型均可以用于構建相應的臨床預測模型，其中尤以Logistic回歸、Cox回歸臨床預測模型多見。

臨床預測模型的構建有助于醫療衛生人員對臨床上某一特定結果（未來）帶來的風險進行估計，結合相應的臨床經驗，較好地進行臨床決策。臨床預測模型包括診斷模型和預后模型。診斷模型基于研究對象的癥狀和體征及其他臨床資料，判斷研究對象是否患某種疾病或處于某種狀態。預后模型基于某種疾病或狀態，估計研究對象未來死亡、復發某種疾病或其他傷殘事件出現的風險。

臨床預測模型的結局多為二分類，如是否死亡、是否痊愈，此時可以構建二分類Logistic臨床預測模型；若結局為等級資料，如心功能分級，可以構建有序Logistic臨床預測模型；若結局指標包括生存結局、生存時間，可以構建生存資料的臨床預測模型，根據生存結局是否包含競爭事件，以決定是擬合Cox回歸臨床預測模型還是擬合競爭風險臨床預測模型。除此之外，結局指標還可以是無序多分類或連續性資料。

本章將簡要介紹臨床預測模型構建、評價、驗證的常見方法。

本章主要涉及的知識點：

●　模型構建。

●　模型評價。

●　模型驗證。

注意：本章內容僅為概述（讀者可結合后續相應章節理解，事半功倍）。