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基于现实世界研究中临床随访数据的两种动态预测建模方法的实证研究

         

摘要

目的:针对现实世界研究(real-world study,RWS)中常见的具有纵向测量属性的动态观察指标,探讨界标法和联合建模法2种动态预测方法的应用价值.方法:基于358例某重症肺炎患者预后数据,分别采用界标法和联合建模法,基于R软件,对于第5天、第10天、第15天尚处于观察期的某重症肺炎患者,预测其未来的死亡风险.结果:2种方法均能在各时间点预测个体未来发生结局事件的概率.第5天、第10天和第15天,利用界标法进行动态预测的AUC分别为81.64%、85.89% 和82.15%;而联合建模法的AUC分别为81.11%、85.07% 和72.09%.结论:在针对动态历史数据的现实世界研究中,可采用动态预测模型分析法,从而获得更为丰富的信息.

著录项

  • 来源
    《中国临床医学》 |2021年第5期|751-756|共6页
  • 作者单位

    南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 南京 211166;

    嘉兴泰格数据管理有限公司 嘉兴 314000;

    南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 南京 211166;

    南京医科大学医学大数据中心 南京 210000;

    南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 南京 211166;

    复旦大学附属中山医院生物统计室 上海 200032;

    CSCO生物统计学专家委员会RWE项目组;

    杭州泰格医药科技股份有限公司 杭州 310000;

    CSCO生物统计学专家委员会RWE项目组;

    南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 南京 211166;

    南京医科大学医学大数据中心 南京 210000;

    CSCO生物统计学专家委员会RWE项目组;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 卫生统计学;
  • 关键词

    纵向数据; 动态预测; 界标法; 联合建模;

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