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
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。
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