临床危险因素预测模型如何做

本文目录一览

• ⑴如何解读logistic回归分析
• ⑵Cox比例风险模型
• ⑶、临床预测模型的分类及实际应用
• ⑷Logistic模型的介绍

⑴如何解读logistic回归分析逻辑回归主要用于探索风险因素。 因变量是二元或多类别变量，自变量可以是类别变量或连续变量。 回归分析预测方法是通过分析场现象的自变量和因变量之间的相关性，建立变量之间的回归方程，并以回归方程作为预测模型，根据自变量的数量变化进行预测。 一年中的变量之间的关系通常表现为相关性，因此当我们预测场现象的未来发展和水平时，回归分析预测方法是一种重要的场预测方法。 影响场预测对象的主要因素，如果能够获得其定量数据，则可以采用回归分析预测方法进行预测。 它是一种流行的场预测方法，具体、有效，具有较高的实用价值。

⑵Cox比例风险模型

Cox回归模型，又称“比例风险回归模型”，简称Cox回归。 它是一种研究相关因素影响的回归模型，应用于医学、金融和场研究等专业域。 例如，在医学研究中，新的使用可以有效增加症患者的生存时间，公司创始对公司生存时间的能力和素质等。

目前，研究员计划利用新的物治疗方法来监测新型抗物的有效性。 随访期为2年。 它以或告终。 我们希望从研究中了解新是否对生存有影响。

Cox回归的目的是研究效果，需要考虑结束的时间。

例如，从现在开始到2年后随访，患者可能只能坚4周或20周，2年后更有可能存活。 这里的生存时间，是能够生存很一段时间的。 同时，需要使用一个单独的由数字1和0表示的对象，其中1代表，0代表生存。

可以使用SPSSAU进行分析：

结果如下：

上表显示了模型似然比检验的结果。 上图可以看出，模型拒绝了第一个假设（χ2=8.725，p=0.033<0.05），这说明本次构建模型时，输入的自变量是正确的，本次构建模型是有意义的时间。 。

从上表可以看出，Cox回归研究中以物组作为自变量，模型公式为：ln[h(t,X)/。 h0(t)]=-1.171*物组（ln代表对数，h0(t)代表基本风险比）。 最终详细分析显示，物组的回归值为-1.171，在0.01水平上显着（z=-2.587，p=0.010<0.01），说明物组对生存有影响。 时间（周）显着负面影响关系。 而相对风险（HR值）为0.310（95%CI：0.128～0.753），这意味着与传统治疗相比，新的风险比传统治疗高0.310倍。

⑶、临床预测模型的分类及实际应用临床预测模型（又称临床预测规则、预测模型、风险评分）：是指利用多因素模型来估计未来发生某种特定疾病的概率或发生某种特定结果的概率。 包含诊断模型（Diagnosticmodels）和预后模型（PrognosticModels）。
1.两种模型的区别：
(1)诊断模型：根据研究对象的临床症状和特征来诊断当前疾病的可能性。 疾病特异性，在横断面研究中更常见。 自变量(X)是诊断测试，因变量(Y)是是否存在疾病。
(2)预后模型：根据目前的医疗状况，在未来一定时间内出现疾病复发、、残疾、并发症等的概率。 队列研究。 自变量（X）是预后因素，因变量（Y）是复发、、残疾等。
2.两种模型的相似之处：
(1)结果大多分为两类，但在某些情况下包括压、脂和糖结果、疼痛评分、生活质量评分和其他连续指标。
（2）研究的有效性指标是结果的绝对风险，即发生的概率。 ，而不是相对风险（RR）、比值比（OR）或风险比（HR）或其他相对风险效果指标。
(3)模型的技术方面是相同的。 预测变量选择、建模策略和模型性能评估。
借助临床预测模型，医生和患者可以做出更好的联合决策，临床研究员可以更准确地选择正确的研究对象，政府部门和卫生管理者也将能够更好地进行研究研究。 优质医疗资源合理配置。
临床预测模型的作用还体现在三级疾病预防体系中。
（一）疾病一级预防。 临床预测模型为患者和医生根据当前的健康状况提供某种疾病未来发生的量化风险值（概率），使其为健康教育和行为干预提供更加直观和有力的科学工具。 例如，基于弗雷明汉心脏研究的弗雷明汉心管疾病风险评分显示，降低脂和压可以预防心肌梗塞。 (2)疾病二级预防。 临床预测模型，尤其是诊断模型，往往利用无创、低成本、易于采集的指标来提供灵敏、特异的诊断方，并提供“早发病、早诊断，可以实施疾病预防”的理念。 治疗”。 这个概念在健康和经济方面具有重要意义。
（三）疾病三级预防。 预后模型可以定量估计疾病复发、、残疾和并发症的概率，从而指导定对症治疗和康复计划，预防残疾，促进功能恢复，提高生活质量，延寿命，减少残疾。 。 并发症的风险。
本文讨论的临床预测模型与“预后研究策略”研究组（PROGRESS）提出的“预后研究”的基本框架有重叠的部分，也有不同的部分。
“预测研究策略”课题组提出的“预测研究”框架有以下四个方面。
（一）基础预后研究，即自然条件下疾病进展过程的研究（传统流行病学对疾病的基本解释和危险因素的研究）。
(2)预后因素，即与预后相关的特定因素的研究。 （传统流行病学对疾病的基本解释，基本解释和危险因素的研究）
（3）预后模型研究，即预测个体未来结果风险统计模型的建立和验证。 评估其影响（即预后模型）
（4）分层医学研究，即利用预后信息来指导具有相似特征的个体或群体的治疗决策。 （兼容精准医疗） ⑷Logistic模型的介绍

Logistic回归，又称逻辑回归分析，主要应用于流行病学，常见的情况是探究某种疾病的危险因素，根据危险因素预测患某种疾病的概率等。 例如，如果你想探索胃的危险因素，你可以选择两组，一组是胃组，另一组是非胃组，并且两组应该有不同的身体体征和生活方式。 这里的因变量是是否是胃，即“是”或“不是”，这是一个二分类变量，自变量可以包括很多，比如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。 自变量可以是连续的或分类的。 通过逻辑回归分析，我们可以大致了解哪些因素是胃的危险因素。