顶级医学期刊BMJ在2023年底陆续发布了三篇临床预测模型评估指南，为研究人员开展临床预测模型研究提供了权威的参考资料。本系列推文的前两篇围绕BMJ指南的内容详细介绍了模型内部验证和外部验证方法。而本推文是模型评估系列文章的最后一篇，将结合案例针对性地介绍如何计算外部验证所需的样本量。
我经常参加基层医院的统计科普，很多医务工作者对科研还是有一定的热情，但苦于数据太差、样本量太小，来问我，我觉得“巧妇也难为无米之炊”。最近看到了这篇文章，有些感触。所以做个解读。 这是一篇利用现有回顾性数据成功发表于《Lancet
只要研究足够规范，小样本也能发高质量文章！ 大家平时在研究中是不是常因样本量不足而担心结果的说服力？事实上，样本量虽为临床研究中的重要考量，但今天分享的这篇文章仅以41例小样本就得出了有效的统计学结果，充分证明了发文关键在于研究的新颖性、分析的精准性以及撰写的规范性，这些才是决定文章质量的关键因素。
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（）这是多臂临床试验文章系列的第三篇！今天针对多组研究设计样本量如何计算的问题，与诸位做个分享。 之前我国学者的一篇发表在顶级期刊《Annals of Internal Medicine》（医学一区
2021年，痴呆已成为全球第八大死因。不断增多的研究证据表明，长期暴露于室外空气污染可能是痴呆发病的危险因素，且自2022年以来相关发表数量迅速攀升。 2025年7月4日，有研究者做了一项Meta分析，汇集了32项研究（合计样本量n=26 180 535），评估单一室外空气污染物长期（≥1年）暴露对
【欢迎阅读浙中大郑老师撰写的统计科普文】 预测模型文章中，我们一般用10倍EPV原则
医学研究样本量估算是令人头大的事情。其中，预测模型样本量估算也有很多朋友感兴趣的，同时也很困惑！ 预测模型样本量估算包括两种方法，一种是大家熟知的EPV法，另一种则是精确法。 目前广为人知的一个概念是10倍EPV原则（10 events p
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网络上、甚至一些统计学教材中认为，大样本资料可以无视正态性问题。他们认为 “根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50或者100以上）
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我们先了解一下非随机对照研究的概念。 √非随机对照试验（Non-randomized Controlled Trial, n-RCT），是指未按随机化原则将研究对象分组，患者可以自主选择选择干预组药物还是对照组药物。 在这种情
在诊断预测模型中，我们常用的还是回顾性的数据，更加容易实施，获取数据也方便。 如果用前瞻性的队列设计，当然也可以得到高质量的数据，有助于模型的准确性和可靠性。 而随访时间的长短受疾病、人群、样本量的影响。
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