在医学观察性研究中,混杂因素调整是确保因果推断准确性的核心步骤。然而,当研究涉及多个风险因素时(如心血管疾病、糖尿病、痴呆等),混杂因素的调整方法是否合适往往被忽视! 但是,不恰当的混杂因素调整可能导致效应大小的低估、高估甚至反转。 2025年3月5日,中南大学湘雅公共卫生学院学者团队在
决策曲线在临床预测模型分析中并不是必需的,我们也可以看到,在一些模型构建的文章中并没有临床决策曲线。
很多时候,开展临床、护理研究,通过一项调查或者最终研究,我们当然你希望去探讨因果关系。但是,很多时候,流行病学研究不仅仅是因果关系研究,也可能是描述性研究或者预测研究。 在这种情况下,如果我们开展了一箱基于回归分析的研究,通过分层或者多变量回归控制了“混杂”,那就可以说是“独立的影响因素”,视为具有
在糖尿病肆虐全球的当下,已有超过5亿成年人深受其害!而环境中的重金属镉(Cd)——一种已知的致癌物质,广泛存在于烟草、污染和食物中,对糖尿病患者更是雪上加霜。
炎症与胰岛素抵抗被公认为动脉粥样硬化的双引擎,但其联合效应对中风的影响仍不够明确。 尽管C反应蛋白(CRP)
抑郁症是心理健康障碍中死亡的主要原因,对老年群体而言更如“隐形杀手”。先前的研究表明,老年抑郁症的形成是由多种因素共同导致,其中,社会经济地位(SES)的显著影响尤为值得关注。 值得一提的是,低SES老年群体往往面临着较高的社会孤立和孤独
抑郁症是全球重大的公共卫生问题,尤其在老年人中负担沉重。虽然高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平与抑郁症的关系已被广泛研究
算法狂欢的时代,为何这篇"返璞归真"的研究能登顶柳叶刀子刊? 老郑看到这样一篇文章,在机器学习横扫科研圈的今天,仅用Logistic回归构建预测模型,发表在期刊《eBioMedicine》(医学一区top
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