剖宫产子宫瘢痕异位妊娠(CSEP)是剖宫产术后妊娠的一种潜在致命的并发症，可能导致孕妇大出血或死亡。手术中的出血量直接影响手术的成功率。 近年来，基于电子病历(EMR)数据构建的机器学习(ML)预测模型研究日益增多。本研究团队开发的最佳预测模型已被集成到一个网络应用程序中，使临床医生无需掌握R语言或编程技能即可预测CSEP患者的术中风险。 2024年12月，中国学者在医学顶级期刊Lancet子刊《eClinicalMedicine》（医学一区top，IF=9.6）发表了一篇题为：“Risk of intraoperative hemorrhage during cesarean scar ectopic pregnancy surgery: development and validation of an interpretable machine learning prediction model”的研究论文。 在该项研究中，研究团队使用四种方法确定模型的预测因子，并使用八种机器学习法构建预测模型。不同于我们之前介绍的SHAP法，本研究使用"iBreakDown"包对模型进行可视化。
【欢迎阅读浙中大郑老师撰写的统计科普文】 在机器学习中，为了确保所构建的预测模型既有效又稳定，研究者不会将所有的数据一股脑儿地用于训练模型，这是因为，仅凭训练集上的表现无法全面评估模型的性能。
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。 临床决策曲线，也叫做
在临床预测模型中，结局主要是二分类数据和生存数据，而这两个数据类型分别是用logistic回归和cox回归
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。 临床决策曲线，也叫做DCA曲线。
在临床预测模型分析中，会有模型的构建及验证，而验证一般又分为内部验证和外部验证。 内部验证是指在模型构建的数据集中，通过统计方法（如交叉验证、自助抽样或留出验证集）来评估模型的性能； 外部验证是指将模型应用到独立的外部数据集上，以评估其在真实世界中的表现。
陈老师认为，是不需要的。 将数据集划分训练集和验证集是在简单拆分中才会应用，是临床预测模型较为简单的一种方法。 √交叉
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