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模型外部验证

验证别人发表的模型的难点

>验证数据与开发数据存在较大差异:

√数据来源不同，对纳入排除标准的异议

√原模型中用到的预测因子数据，在外部验证数据中没有

模型开发研究报告不规范，关键信息缺失:

√变量转换方法

Nomogram或在线风险计算器对批量计算预测概率和外部验证并不友好

√回归系数/预测因子权重

√截距(Logistic回归)/基础生存概率(Cox模型)

外部验证方法步骤

>3.对预测因子按照模型开发时同样的方法进行转化

√对于函数转换，要用同样的转化公式

√对于分类转换，要用相同的阈值（而不是根据验证数据确定新阈值)

√对于一些平滑方法（比如样条函数），很可能需要联系原作者

4.计算线性预测值和预测概率

√在原文中寻找回归系数/预测因子权重，可以计算线性预测值

√对于预测概率的计算，需要原文提供截距或基础生存概率，

这些信息通常原文中不提供（这是不对的!!! )，可能需要联系原作者

代码包

2-1-Rintro【三味教育】.R

data_exercise【三味教育】.csv

dxy 3.1【三味教育】.R

dxy 3.2【三味教育】.R

dxy 3.3【三味教育】.R

dxy 3.4【三味教育】 .R

dxy 3.5【三味教育】.R

dxy 3.6【三味教育】.R

dxy 3.7【三味教育】.R

dxy 4.3【三味教育】.R

dxy 4.4【三味教育】.R

dxy 4.5 update【三味教育】 .R

dxy 4.6【三味教育】.R

dxy 4.8【三味教育】 .R

dxy 4.9【三味教育】.R

dxy 4.10【三味教育】.R

dxy 5【三味教育】.R

dxy 8.5【三味教育】.R

dxy predicted probability from Cox model【三味教育】 .R

dxy-CPM5-demo-calculator【三味教育】.xlsx

课程ppt

1.2-临床预测模型-研究分类(2)【三味教育】 .pdf

2.1-临床预测模型-研究设计(1)【三味教育】.pdf

2.2-临床预测模型-研究数据(1)【三味教育】.pdf

2.3-临床预测模型-统计模型(1)【三味教育】 .pdf

2.4-临床预测模型-预测因子(1)(1)【三味教育】 .pdf

2.5-临床预测模型-R基础【三味教育】 .pdf

5.1-临床预测模型-模型展示(2)【三味教育】.pdf

5.2-临床预测模型-App-web (2)【三味教育】 .pdf

5.3-临床预测模型-Nomoram (1)【三味教育】.pdf

5.4-临床预测模型-评分系统(1)【三味教育】.pptx

临床预测模型1.1【三味教育】.pdf

临床预测模型1.3【三味教育】 .pdf

临床预测模型3.1【三味教育】.pdf

临床预测模型3.2【三味教育】 .pdf

临床预测模型3.3【三味教育】.pdf

临床预测模型3.4【三味教育】.pdf

临床预测模型3.5【三味教育】 .pdf

临床预测模型3.6【三味教育】 .pdf

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临床预测模型4.1【三味教育】 .pdf

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预测模型-1【三味教育】 .pdf

预测模型-2【三味教育】.pdf

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