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新鲜出炉！开发临床预测模型：分步指南（IF=93.6）

09月13日

来源：护理统计随笔

继《计算开发临床预测模型所需的样本量》、《临床预测模型的评估（第 1 部分）：从开发到外部验证》《临床预测模型的评估（第 2 部分）：如何进行外部验证研究》《临床预测模型评估（第 3 部分）：计算外部验证研究所需的样本量》、《存在竞争风险的情况下预测模型的验证：现代方法指南》、《用于临床环境的临床预测模型展示指南》等系列预测模型教程之后，2024 年 9 月 3 日，The BMJ又发布了论文《Developing clinical prediction models: a step-by-step guide》，即：开发临床预测模型：分步指南。

此文由Efthimiou O, Seo M, Chalkou K等学者撰写，属于OA（开放获取），笔者是第一时间拜读了文献，发现这篇文献写的非常的详细，完全可以作为小白入门教程！

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这篇文献实在是写的太好、太详细了，以至于笔者都不知道如何去介绍了，似乎再怎么描述也不做到像原文写的那样精美，因此，强烈建议有兴趣的同学去精读原文。
虽然是英文版，但以大家的英语水平应该不在话下，再不济借助AI翻译或者一些传统翻译软件也是可以很好的理解原文意思的。所以，笔者不在此画蛇添足，仅简单为大家展示下此文的精华。

一、术语表（部分）

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二、临床预测模型的13个步骤

步骤 1：确定目标、组建团队、查阅文献、开始编写方案（ps:所有研究都需要）

步骤 2：选择开发新模型或更新现有模型（ps:研究目的）

步骤 3：定义结果衡量标准（ps:目标变量）

步骤 4：确定候选预测因子并指定测量方法（ps:确定自变量）

步骤 5：收集并检查数据（ps:注意缺失值、异常值，通常需要数据清洗）

步骤 6：考虑样本大小（ps:样本含量估计，所有研究都需要）

步骤 7：处理缺失数据（推荐使用多重插补，有两种合并策略）

步骤 8：拟合预测模型（ps:特色且重要！举一个需要注意的点）

①注意偏差-方差权衡：

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②欠拟合与过拟合

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步骤 9：评估预测模型的性能（ps:特色点重要）

①区分度、校准度，不同类型结果预测模型应选择不同的性能测量指标。

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校准曲线

②内部验证、内部-外部验证、外部验证（作者呼吁外部验证研究应该与模型开发分开，最好是不同研究人员来做）

步骤 10：确定最终模型

在性能接近的模型中选择更简单的模型（奥卡姆剃刀原理，一个著名的机器学习模型选择依据）

步骤 11：执行决策曲线分析

DCA

步骤 12：评估各个预测因子的预测能力（可选步骤）

例如计算预测因子的重要性（重要性排序图，等等）；对应于可解释性机器学习，如 SHAP（Shapley 加性解释）。

步骤 13：撰写并发布（遵守最新的相对应的报告清单）

三、流程图

作者画了一张精美的图，方便对上述步骤进行记忆：

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此外，在文章的后半部分，作者们还给出了一个比较简单的案例解读，帮助读者更为深刻地理解预测模型的开发和验证。

参考文献

Efthimiou O, Seo M, Chalkou K, Debray T, Egger M, Salanti G. Developing clinical prediction models: a step-by-step guide. BMJ. 2024 Sep 3;386:e078276. doi: 10.1136/bmj-2023-078276.

排版编辑：肿瘤资讯-Lisa转载