很多小夥伴都很關注“疾病預測模型”相關內容，醫咖會陸續發過一些文章，今天我們就總結一下醫咖會曾發過的“疾病預測模型”相關的文章，方便大家收藏，在遇到問題及時查看。
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1. 臨床預測模型：基本概念、應用場景及研究思路
臨床預測模型作為風險與獲益評估的量化工具，可為醫生、病人以及醫療政策制定者的決策提供更為直觀理性的信息，因此其應用也越來越普遍。本文從臨床預測模型的概念、應用場景以及研究思路三個方面做一總結。
2. 選擇合適的統計模型來分析預測變量和結局事件的關係
疾病預測模型聽起來很高大上，其實也很簡單，比如常見的Logistic迴歸模型。搭個模型，首先得找到重要的預測變量X。確定了潛在的預測變量，下一步就要選擇一個恰當的統計模型來說明預測變量與結局事件的關係。一般情況，需要結合現在手裡可用的數據和我們的研究目的，構建1-2個統計模型。
3. 那麼多變量，該選擇哪些進入統計模型？
採用單因素分析進行影響因素的篩選時，應注意適當調整檢驗水平（P<0.05並不是萬能的，影響因素的探索性分析可以適當放開檢驗水準，比如設定為α=0.10 or 0.15），並結合臨床專業（變量與結局之間的關係臨床上是否講得通），選擇納入多因素分析的變量。
4. 咋評價疾病預測模型？
模型的好壞可以從區分度（Discrimination）和校準度（Calibration）兩方面考慮，前者可通過ROC曲線下面積（AUC）或C統計量來評價，後者可通過Hosmer-Lemeshow檢驗或校準圖來評價。
5. 你的預測模型靠譜嗎？詳解區分度和校準度的SPSS操作！
6. 比較兩個疾病模型的預測能力，AUC和NRI瞭解一下？
對於兩個疾病風險預測模型，應該選用哪一個模型更靠譜呢，應該如何比較兩個疾病模型的預測能力呢？這篇文章就向大家介紹一個老朋友AUC和一個新朋友NRI。
7. 兩個預測模型比較，再教你一招IDI
NRI的不足之處在於它只考慮了設定某個切點時的改善情況，不能考察模型的整體改善情況，此時我們就需要用到另一個指標，NRI的孿生兄弟--綜合判別改善指數（Integrated Discrimination Improvement，IDI）。
8. 疾病預測模型構建好了，臨床實踐中如何應用和解釋呢？
常見的風險評分應用一般有三種形式：第一種，熱圖（heatmap）；第二種，評分系統（points system）；第三種，列線圖（nomogram）。
9. 教你用R畫列線圖，形象展示預測模型的結果
列線圖（Alignment Diagram），又稱諾莫圖（Nomogram圖）。列線圖將複雜的迴歸方程，轉變為了可視化的圖形，使預測模型的結果更具有可讀性，方便對患者進行評估。
10. 想要建立預測模型，統計方法怎麼選？
預測模型是基於變量之間的相關關係，通過一個或幾個變量預測另一個變量的分析方法。我們可以根據自變量（預測變量或解釋變量）預測因變量（應答變量或結局變量）。
11. 基於Logistic迴歸模型構建疾病風險評分工具
如何將自己構建的預測模型轉化為風險評分工具，似乎是一個難題。這篇文章就以多因素Logistic迴歸模型為例，給大家逐步解密，教會大家也能做出這種高大上的疾病評分工具。
12. 基於Cox迴歸模型構建疾病風險評分工具
有時我們在研究中要考慮事件發生的時間因素，需要採用Cox迴歸來構建疾病預測模型，這篇文章就來介紹基於Cox迴歸模型構建疾病風險評分工具的方法。
13. 建立非線性迴歸預測模型，來看R教程！
由於實際的臨床研究中，變量之間關係複雜，因變量和自變量之間並非呈現線性關係，如果強行建立線性迴歸模型，就會影響模型的預測準確性。對於此類數據，應該如何處理呢？本文以臨床醫生的角度，通過案例分析，結合R軟件來講解如何建立非線性迴歸模型。
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