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最近，老郑看了很多文献，发现现在预测模型的文章，大多数都在用机器学习来建模和验证了，并且，可以看出，文章的题目已经不再强调“列线图”，现在文章多强调“SHAP”法。 举几个例子。
今天给分享一篇基于人群的队列研究，研究团队使用一个免注册、免费下载的公共数据库—五大洲癌症发病率数据库（CI5Plus），简单分析拿下JAMA！ 2024年10月21日，四川大学华西公共卫生学院华西第四医院朱彩蓉教授领衔，在医学顶刊JAMA子刊
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乳头状甲状腺癌（PTC）是内分泌系统中最常见的恶性肿瘤，占所有甲状腺癌病例的80%以上。虽然随着体检的普及，PTC的检出率明显升高，但少数患者会出现远处转移（DM），总体预后显著恶化，10年生存率也从90%下降至40%。 因此，找到一种有效的 DM 风险早期预测方法，对于制定个体化诊疗计划和改善预后
在研究中，具有统计学意义的发现打开了在同行评审期刊上发表的大门。 但是统计学显著性并不能说明这些发现是否有力、有用或具有临床重要性。为了超越统计显著性，研究者需要在他们工作的分析阶段评估效应量大小。 效应量 (Effect Size) 是一种衡量统计分析中不同组别间差异大小的指标，能够帮助理解变量之
浙大黄荷凤院士团队联合中国四大地理区域的27家公立医院，于2019年12月至2023年3月，对10万余名孕妇进行了横断面调查，这是迄今中国规模最大的围产期心理健康调查。 基于10万例样本大数据，研究者探讨产前抑郁流行病学及相关因素研究，在
2024年10月25日，医学顶级期刊JAMA子刊《JAMA Network Open》（医学一区top，IF=10.5）发表了题为
最近多关注机器学习的文章，感觉多种机器学习+SHAP加什么乱七八糟技术一上，文章就高大上，就很有意义一样。 纯玩数据的关联性，不讲究实际意义， 这也不太好。 看到一篇文章Ecotoxicology and Environmental Safety （环境科学与生态学二区top，IF=6.2）的研究论
今天分享一篇用NHANES公共数据发表在JAMA主刊的好文章，仅探讨疾病患病率的发展趋势，简单分析就拿高分！接下来让我们一起来看看吧！ 近期，医学顶级期刊JAMA（医学一区top，IF=63.1）发表了题为
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
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。
