在前篇文章(臨床預測模型之TRIPOD聲明(二))中我們介紹了TRIPOD聲明的前兩部分(題目和摘要、前言)的具體要求,本期我們繼續來了解第3部分——研究方法的內容要求。
數據來源:應分別說明研究中建立模型與驗證模型數據的來源,并明確每一節點的時間。
研究對象:應詳細介紹研究對象的納排標準,以便后續研究者和使用者能夠了解模型的適用范圍和實用性,并開展驗證模型研究。
結局指標:所有結局指標都應該有明確的定義。此外,還應說明結局指標的具體測量方法和時間。可能有些結局指標難以評估或缺乏參考標準,研究人員應仔細考慮哪些信息可用來作為結局指標。
預測因素:預測因素通常包括研究對象的人口學特征、既往病史、體格檢查、疾病特征、檢查結果和治療措施等因素。這是為確保讀者和其他研究者能夠重復研究結果,更重要的是驗證現有預測模型。在許多建立預測模型的研究中,研究人員會收集大量的預測因素進行統計分析,但是預測因素的數量越多,預測模型過度擬合可能性就會越大,而小模型比大模型更容易應用于臨床實踐。
樣本量:需要明確研究樣本量是如何確定的,避免因樣本量不足而影響結果。
缺失數據:描述缺失數據的處理方法(如僅分析完整數據、單一插補和多重插補等),并詳細說明插補方法。
統計方法:預測模型研究需通過準確地計算來確定樣本量,并描述缺失數據的處理方法。作者應該明確對進行的分析方法提供全面的介紹。如果可能,在補充材料中給出統計分析的完整流程,包括提供用于分析的計算機代碼。
風險分層:非必須項,如果進行了風險分層,提供如何建立風險分層的細節。
建立+驗證:建立模型與驗證模型及對比。
參考文獻:
以上就是TRIPOD聲明第3部分的詳細介紹,后續我們會繼續來了解其余部分的內容。
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[2]曹煜隆,單嬌,龔志忠,匡季秋,高燕.個體預后與診斷預測模型研究報告規范——TRIPOD聲明解讀[J].中國循證醫學雜志,2020,20(04):492-496.
后記:
預后模型的研究離不開“隨訪數據”的內容,但是臨床上僅靠醫生手工隨訪獲取的數據是非常有限的,然而缺乏隨訪數據就限制了預后模型的研究和文章發表。該如何突破這層障礙呢?行之有效的方法就是重視患者的隨訪,加強隨訪的深度和質量,將隨訪數據與院內數據進行完美的結合,使臨床醫生真正受用更全維度的科研數據。
聚焦于腫瘤隨訪10余年,深入一線深切關注診后隨訪的客戶痛點,打造出醫院電腦端-醫生APP-患者微信的“三位一體”隨診平臺的西部天使(北京)健康科技有限公司(以下簡稱:易隨診),專注于腫瘤專科隨訪、隨診,具有豐富的經驗,打通了院內就診和院外隨訪數據,不僅實現了醫院、醫生和患者的互通,解決患者的就診、復診等問題,還可以為臨床醫生的科研提供豐富的科研數據。
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