毕业论文写临床预测模型

临床预测模型开题报告一、课题来源、选题依据课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题选题依据:技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l1+a?exp(-bt)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=lexp(-bt))皆属于生长曲线，其预测值y为技术性能指标,t为时问自变量，1a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比主要适用于新技术、新产品的扩散预测。(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种;导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有;专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时问的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。￥5百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取临床预测模型开题报告ins潮流家居临床预测模型开题报告一、课题来源、选题依据课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题选题依据:技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

1.提出科学问题

2.收集临床资料

3.选择合适统计学方法

4.选择合适的统计软件

5.评估结果，结合专业知识回答科学问题

这个框架真的很好用的，我在间接性残废地学习统计一年多以来，觉着这样的框架才是真正的功夫。将自己的统计工作，时刻比对这这五点进行下去，才不至于工作做了一半发现少了数据，然后重头返工，要么就是做到一半不知道怎么结束这项工作。

坑，是开始时候自己就给自己挖好了。我要做的就是选择一条好走的路，没有坑的路。

这个框架里，最难的是第一条，提出一个科学问题，往往别人忽略。

第三第四是结果的展示阶段，出了一张图，p值<然后就可以万事大吉，所以也是各种帖子热衷展示的。当然，就像自己的内在不能总是拿出来展示，只能通过拍照的方式进行外表展示。所以，方法类的学习帖子一般作为自己学习笔记真的非常棒，但是为了技术而技术，为了搞出一个模型去收集数据，有点本末倒置了。我们是为了想解决一个实实在在临床问题，去收集数据，用统计学方法得出结论，从而提示医生如何对患者采取治疗措施，从而减少患者住院时间，减轻患者的病情，延长患者总生存时间。（这是我的初心吧）

闲话聊完，开始水这一篇的主角临床预测模型。我是看到公众号上《简单易懂》，觉得写的比较好，就忍不住想自己也写一点东西，毕竟自己摸鱼一年多了，一篇像样的文章都没出来，总得要做点什么来缓解自己无处释放的才华，所以打算对照自己学习路径以及课题需要，进行一系列临床模型构建的笔记输出。

《简单易懂》 上对于临床预测模型的解释和举例，真的很通俗易懂了。临床模型是什么嘞：

临床模型，把它看成y=ax+b，通过身高预测孩子的升高，就像我们在儿科考试中遇到，给你有几个骨头预测小孩多大一样。而这个公式怎么来的，以及这个公式靠不靠谱就是模型构建的大部分内容了。

学术一点话就是 模型构建和模型评价 ，在医学类临床资料统计中，我们常用的有 线性回归，逻辑回归，cox回归 等。

在我们拿到收集好的数据时候，我们要开始构建预测模型了，我们首先面对的一个问题就是该选择什么的因素纳入分析？

周支瑞老师对这种情况给出了三条原则：

1.当自己样本量足够大（每一个研究因素至少有20个患者，比如我想研究20个因素，那么我有400例以上的患者），那就SPSS软件中在Logistic回归和Cox回归中给出了7种变量筛选的方法，任君挑选；

2.如果不满足样本足够大，那么这个时候比较通用的做法是单因素cox回归（详见参考资料4，5）。用spss点点点，把所有因素都放进去，然后点cox回归，看p值，将 p值< 的因素都挑选出来，进行多因素cox回归；

3.这个时候会出现，统计学不显著但是临床意义明确，例如，前列腺癌的gleason评分， 单因素分析结果 与 已知临床专业知识 决定纳入回归方程的变量。

这张周支瑞老师总结的“ 三种预测模型的研究思路 ”，真的大而全。

步骤1. 首先筛选影响低出独立影响因素，构建Logistic回归模型；

步骤2.绘制Nomogram；

步骤3.计算模型的区分度 C-Statistics。有三种方法可以计算其C-Statistics。

步骤4.重抽样的方法进行模型验证，并绘制Calibration曲线

步骤 1. 我们首先使用Cox回归基于构建预测模型并筛选独立预后因素（用于建模的数据集一般称为训练集或者内部数据集）。

步骤 2. 我们就以这三个独立的预后因素绘制Nomogram，建模完成。

步骤 3. 对上述两步所构建的预测模型的区分能力 (Discrimination) 进行评价，并计算C-index。

步骤 4. 对模型进行验证，可通过外部数据集进行验证，如果无法获得外部数据集，笔者推荐采用Bootstrap冲抽样法基于训练集验证模型并绘制校正曲线(Calibration plot)。

Cox回归模型中C-Index计算，Nomogram绘制过程，Bootstrap法验证模型及绘制标准曲线

净重新分类指数(NRI) 这个指标最初用于评价诊断试验中新的诊断指标较旧诊断指标把研究对象进行正确分类在数量上的变化。

综合判别改善指数 (Integrated Discrimination Improvement, IDI)用于判断预测模型改善情况

决策曲线 (Decision Curve Analysis)：寻找一个预测净受益最大的模型

外部数据验证

内部数据重抽样验证

这个是真功夫，就像单细胞测序，有的人4例结肠癌单细胞测序可以发在NC，有了人只能一直砸在手里，总是分析不出来。所以，功夫在日常积累中。

参考资料：