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第1章 臨床預測模型基礎/1 1.1 三種建模策略解讀/1 1.1.1 風險因素發現模型/1 1.1.2 風險因素驗證模型/2 1.1.3 臨床預測模型/3 1.2 臨床預測模型分類與分型/5 1.2.1 預測模型目的分類/5 1.2.2 預測模型資料來源分類/6 1.2.3 資料集分類/7 1.3 區分度-C指數/8 1.4 淨重新分類指數/10 1.5 綜合判別改善指數/12 1.6 校準度/13 1.6.1 Hosmer-Lemeshow檢驗/13 1.6.2 Calibration plot/13 1.7 臨床決策曲線/16 1.8 模型視覺化(Visualization)/18 1.9 交叉驗證/19 1.9.1 簡單交叉驗證(Simple Cross Validation)/20 1.9.2 K折交叉驗證(K-Folder Cross Validation)/20 1.9.3 留一法交叉驗證(Leave-one-out Cross Validation)/20 1.10 自助抽樣法/20 1.11 LASSO回歸/21 1.12 臨床預測模型報告規範/23 第2章 模型構建相關問題/26 2.1 單變數進入模型的形式/26 2.1.1 數值變數進入模型的形式/26 2.1.2 等級變數進入模型的形式/27 2.1.3 分類變數進入模型的形式/28 2.2 模型構建策略探討/29 2.2.1 先單後多法/29 2.2.2 全部進入法/29 2.2.3 百分之十改變量法/29 2.2.4 LASSO回歸法/29 2.3 統計建模/30 2.3.1 危險因素篩選模型/30 2.3.2 風險因素驗證模型/30 2.3.3 臨床預測模型/30 第3章 SPSS臨床預測模型實戰/31 3.1 SPSS在診斷模型中的應用/31 3.1.1 數據拆分/32 3.1.2 統計建模/33 3.1.3 模型評價/38 3.2 SPSS在預後模型中的應用/42 第4章 Stata診斷模型實戰/46 4.1 Logistic回歸模型構建/46 4.1.1 先單因素分析/46 4.1.2 後多因素分析/50 4.1.3 正式後多因素分析/51 4.1.4 模型比較/54 4.1.5 最終模型/56 4.1.6 預測概率/57 4.2 Logistic回歸模型區分度評價/57 4.2.1 訓練集的AUC分析/58 4.2.2 訓練集ROC曲線分析/58 4.2.3 驗證集AUC 分析/59 4.2.4 驗證集ROC分析/60 4.2.5 多條ROC曲線/60 4.3 Logistic回歸模型校準度評價:HL檢驗與校準曲線/61 4.3.1 基於HL函數的校準度/61 4.3.2 校準曲線加強版/63 4.3.3 Bootstrap校準曲線/67 4.4 Logistic回歸模型臨床適用性評價:臨床決策曲線(DCA)/69 4.4.1 訓練集臨床決策曲線/70 4.4.2 驗證集臨床決策曲線/70 4.4.3 決策曲線優化/71 4.4.4 淨減少曲線(Net Reduction)/72 4.5 Logistic回歸模型視覺化:Nomo圖/73 4.6 NRI和IDI/75 4.6.1 NRI(淨重新分類指數)/75 4.6.2 IDI(綜合判別改善指數)/77 4.7 如何利用別人文章的模型/78 4.8 交叉驗證/79 4.9 Bootstrap/81 4.10 LASSO-Logit/85 4.10.1 LASSO回歸/86 4.10.2 路徑圖/88 4.10.3 CV-LASSO/91 4.11 缺失值處理/93 4.11.1 直接刪除法/93 4.11.2 單一插補法/93 4.11.3 多重插補法/93 第5章 Stata預後臨床預測模型實戰/100 5.1 模型構建/100 5.1.1 建立時間變數和結局變數/101 5.1.2 單因素分析/101 5.1.3 多因素分析/102 5.1.4 模型比較/104 5.1.5 確定最終模型/105 5.2 區分度/106 5.2.1 C-index/106 5.2.2 C-index和Somers_D及 95%可信區間/107 5.2.3 時點ROC曲線(Time ROC)/109 5.3 校準度/113 5.3.1 建立模型/113 5.3.2 訓練集時點校準曲線/113 5.3.3 驗證集時點校準曲線/114 5.3.4 訓練集校準曲線加強版/114 5.3.5 驗證集校準曲線加強版/115 5.4 決策曲線/117 5.4.1 建立模型/117 5.4.2 設立時間節點死亡概率/117 5.4.3 模型組與驗證組DCA/117 5.4.4 多模型DCA曲線/119 5.4.5 淨獲益的數據/120 5.5 Nomo圖/120 5.5.1 構建模型/120 5.5.2 命令繪製Nomo圖/120 5.5.3 窗口Nomo繪製/122 5.6 NRI與IDI/123 5.6.1 NRI/123 5.6.2 IDI/125 5.7 Bootstrap/126 第6章 R語言診斷臨床預測模型實戰/129 6.1 Logistic回歸模型構建/129 6.1.1 單因素分析/129 6.1.2 多因素分析/138 6.2 Logistic回歸模型區分度評價/154 6.2.1 訓練集AUC與ROC/155 6.2.2 驗證集AUC和ROC/159 6.2.3 繪製多條ROC曲線/163 6.2.4 兩條ROC曲線比較/165 6.2.5. Bootstrap法ROC內部驗證/166 6.3 Logistic回歸校準度評價:HL檢驗與校準曲線/168 6.3.1 calibrate包val.prob函數校準曲線實現/168 6.3.2 Hosmer-Lemeshow test檢驗/170 6.3.3 riskRegression包plotCalibration函數校準曲線實現/171 6.3.4 lrm+calibrate+plot校準曲線實現/172 6.3.5 校準曲線方法四(Bootstrap法)/174 6.4 Logistic回歸模型臨床決策曲線(DCA)/175 6.4.1 軟體準備工作/176 6.4.2 rmda包決策曲線實現/176 6.4.3 臨床影響曲線(clinical impact curve)/180 6.4.4 DCA及可信區間/182 6.4.5 交叉驗證DCA/182 6.4.6 DCA包臨床決策曲線繪製/183 6.5 Logistic回歸模型視覺化:Nomo圖/185 6.5.1 rms包常規普通列線圖回歸/186 6.5.2 regplot包繪製交互列線圖/187 6.5.3 普通列線圖變種/189 6.5.4 DynNom包動態列線圖/190 6.5.5 製作網路版動態列線圖/193 6.6 Logistic回歸模型診斷效果評價/197 6.6.1 診斷試驗評價/198 6.6.2 ROC曲線比較/198 6.6.3 Logistic回歸分析/199 6.7 NRI和IDI/200 6.7.1 淨重新分類指數/200 6.7.2 綜合判別改善指數/202 6.8 如何驗證別人已經發表的模型/204 6.9 LASSO在Logistic回歸中應用/205 6.9.1 套裝軟體準備/205 6.9.2 數據準備/205 6.9.3 LASSO-Logit/205 6.9.4 CV-LASSO/207 6.10 交叉驗證與Bootstrap/209 6.10.1 簡單交叉驗證/210 6.10.2 十重交叉驗證/211 6.10.3 留一法交叉驗證/212 6.10.4 Bootstrap CV/213 6.10.5 Bootstrap ROC/214 第7章 R語言預後臨床預測模型實戰/216 7.1 COX回歸模型構建/217 7.1.1 數據讀取/217 7.1.2 套裝軟體準備/218 7.1.3 先單因素分析/218 7.1.4 後多因素分析/219 7.1.5 批量單因素分析/220 7.1.6 多因素分析/222 7.1.7 模型比較/226 7.2 預後模型區分度分析/229 7.2.1 Concordance index/229 7.2.2 Time-ROC/234 7.2.3 時間依賴AUC/239 7.3 預後模型校準度分析/244 7.3.1 基於rms包的校準曲線/244 7.3.2 基於pec包的校準曲線/250 7.4 預後模型決策曲線分析/255 7.4.1 基於stdca.R的決策曲線/257 7.4.2 基於dcurves包的決策曲線/263 7.4.3 基於ggDCA包的決策曲線/270 7.5 交叉驗證/274 7.6 預後模型Nomo展示/277 7.6.1 普通生存概率列線圖/277 7.6.2 中位生存時間列線圖/279 7.6.3 格線列線圖/280 7.6.4 動態列線圖/280 7.7 NRI和IDI/283 7.7.1 NRI(淨重新分類指數)/283 7.7.2 IDI/285 7.8 LASSO-COX/286 7.8.1 數據準備/286 7.8.2 LASSO-COX/286 7.8.3 CV-LASSO/288 7.9 模型效果驗證/290 7.9.1 風險分組後KM曲線/290 7.9.2 風險得分圖/293 7.10 生存分析數值變數分類方法/295 7.10.1 Time-ROC/295 7.10.2 X-Tile/297 參考資料/299
武松(松哥統計),安徽中醫藥大學副教授,中國疾病預防控制中心流行病與衛生統計學博士,世界中聯臨床科研統計學會理事,國家高級統計分析師,SPSS高級資料分析師。擅長SPSS、SAS、R、Stata等多種統計軟體,國內多家雜誌編委。目前為止主持課題8項,協作子課題12項,出版SPSS統計軟體專著2部,均為暢銷書,參與編寫了7部圖書,參與過“十一五” “國家自然基金” “衛生部專項基金”等數十項課題資料分析,經驗豐富。在重量刊物作為第一作者或通訊作者發表文章40餘篇,獲得國家發明專利1項,獲得電腦軟體著作權5項,獲得上海市出入境檢驗檢疫局科技興檢三等獎1項。
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