JACC：超级经典的临床预测模型写作范文

kexue

这是一篇构建院内心脏骤停使用ECMO支持患者院内病死率预测评分的文章。文章发表在JACC: CARDIOVASCULAR INTERVENTIONS，IF 11分，还是非常高质量的一本期刊。首先这篇文献总体上还是设计比较简单的，在一个训练集中进行模型的训练，然后再另外一个数据集中，进行外部验证。以下是文章的题目信息。

下图是训练集研究对象的纳入流程：

核心统计：在训练集中首先使用单因素分析，筛选候选特征。在本研究中单因素分析策略是，分类变量使用卡方，连续变量使用非参数检验。对于缺失值使用多重插补，产生20个数据集，然后再这20个数据集中使用多因素贝叶斯平均进行分析，最后综合得出影响院内死亡的独立因素。然后转换为评分工具。使用ROC进行区分度的评估，使用校准曲线进行校准度的评估。然后再验证集里面同样的事情做一遍。
下图是训练集中，死亡组和存活组的基线资料的对比：


下图是多因素贝叶斯平均模型，得出与院内死亡独立相关变量的OR值以及95%的置信区间。

下图是转换为的评分工具：
以下两个图就是对训练集产生的模型进行校准度的评估，得出p大于0.05还可以接受。在这里，作者并没有展示提示模型区分度的AUC面积以及图形，只是进行了文字的描述。


接下来作者就提供了训练集和验证集的基线资料的比较，在这里很关键的就是指出在上文训练集中得出的独立预测特征，在训练集和验证集是均衡分布的。

最后，同样给出了验证集的校准曲线。

最后这篇文献还提供了类似于图片摘要的总结，非常清晰的展示了文章的主要发现，这个非常值得大家学习。

jimmy

:lol