在前篇文章(臨床預測模型之TRIPOD聲明(三))中我們介紹了TRIPOD聲明“研究方法”的具體要求,本期我們繼續來了解第4部分——“結果”的內容要求。
研究對象:描述研究對象納入研究過程,包括有、無結局研究對象數量及隨訪情況。建議制作流程圖來體現。對于讀者來說,了解研究入組人群的來源,包括他們是如何從一個更大初始人群中挑選出來的,這些信息對于判斷預測模型是否可被驗證或應用范圍是至關重要的。
模型建立:模型要明確研究結局,并報告預測因素與結局的關系。
模型詳述:提供可對個體進行預測的完整預測模型,對于二分類的結局,應報告回歸系數、模型截距、給定時間點的基線生存率與 OR 值等,有可能還需要報告置信區間。對于縱向時間研究使用半參數的 Cox 回歸模型,應該報告模型中每個預測因素的回歸系數或 HR 值,及它們的置信區間。
為評估個體在特定時間點的結局發生概率,作者應該報告 1 個或更多臨床時間點的累積基線危險。為實現個性化的預測,作者應該解釋如何使用開發的模型來獲得個人的預測結局概率或風險,預測模型通常以 Nomogram 列線圖的形式呈現。
模型效能與更新:模型效能評估包括一致性、區分度和臨床適用性等,如果對模型進行了更新,報告模型更新的結果,即更新后的模型參數和模型預測效果。
參考文獻:
以上就是TRIPOD聲明第4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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