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很多人对真实世界临床研究比较感兴趣，也在咨询，真实世界应该用什么统计学分析方法，一定要做倾向得分匹配吗？之前老套的回归分析方法不能用了吗？ 不是的。 一般来说，真实世界研究与随机对照试验最大的差别之一是，真实世界研究会由于分组不均衡，
统计学是一门帮助人们从数据中对真实世界做出有意义推论的学科。统计学建立在假设检验的基础上，依赖于一系列的条件和假设来估计无偏的处理效果，并将其与随机区分开来。在制定研究问题、设计和执行试验直至解释结果时，需要仔细考虑假设和相应的条件和假设。 就像外科手术一样，统计学是一门可以投入一生学习和实践的学科，不能随便应用。因此，从项目的开始到整个项目的各个阶段都要有生物统计学家的参与是很重要的。 今天为诸位分享一篇在JAMA子刊《JAMA Surgery》（医学一区，IF=16.9）的一篇统计和方法学文章，题为：“Practical Guide to Statistical Considerations in Clinical Trials in Surgery”。这篇统计和方法学文章介绍了在外科临床试验中统计学相关注意事项，其实它的框架和理念也同样适合其他的临床试验，值得我们研究学习！
倾向性评分（Propensity Score，PS）的概念首次由Rosenbaum和Rubin在1983年基于反事实理论提出应用于流行病学研究，如今常用于医学、公共卫生、经济学等领域。尤其在真实世界研究中，倾向性得分匹配的应用可以减少数据偏差以及混杂因素的影响，得出更严谨可靠的结果。
2024年7月23日，顶级期刊BMJ发表了中国医学科学院阜外医院郑昕团队的一项在基层医疗机构开展的实效性、多中心随机对照临床试验，题为：“ Learning implement
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这是一个技术难题，不少人在问，因为多重填补后很难直接开展自变量筛选进行处理。 所以作为一名知名“变态”导师的我，给研究生出了一道题目，当缺失数据采用多重填补后，怎么进行逐步回归法筛选自变量呢？ 各位用自己的数据真实世界研究或者构建预测模型时，或多或少都会遇到存在缺失值
胃癌是造成全球癌症死亡率增加的主要原因之一，据报道， IB期胃癌患者术后五年复发的概率为围为7.5%至21.3%， 其中一些甚至在术后很快复发。
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。
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