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疾病预后预测模型的构建及应用近年来，疾病预后预测模型的构建及应用备受关注。
疾病预后预测模型利用数学、统计学和人工智能等方法处理大量的临床数据和分析病人病程，评估病情的严重程度、预测病情的发展趋势、预测疗效和预后等方面的信息。
疾病预后预测模型不仅能指导临床医生制定更科学的治疗方案，还能帮助病人做最为恰当的选择，减轻病人和家庭的负担，提高医疗服务的效果和质量。
一、疾病预后预测模型的构建方法疾病预后预测模型的构建是基于数据的。
构建疾病预后预测模型，首先需要确定研究对象，并收集相关数据。
数据来源可以是临床医疗记录、医院信息系统、病例报告、医学文献等。
在收集数据之前，需要对疾病的诊断标准、起病时间、病程及治疗方法等作出明确的定义和描述。
然后，要进行数据的预处理和清洗。
通常预处理和清洗的内容包括异常值检测和补充、缺失值处理、噪声处理、变量选择等。
接下来，选择合适的数据建模方法。
常用的数据建模方法包括Logistic回归、Cox比例风险模型、神经网络、支持向量机等。
数据建模的方法选择应该与研究对象和研究问题相关，要根据具体的情况进行选择。
在数据建模之后，需要对模型进行评价。
评价的方法包括样本内预测精度、交叉验证、留一法等。
评价模型的主要目的是检验模型的准确性和可靠性，并得到模型的预测能力。
在评价模型之后，就可以用模型来进行预测了。
二、疾病预后预测模型的应用现状疾病预后预测模型的应用已经在许多领域得到了充分的证明。
例如，在癌症、心脏病、糖尿病等疾病领域，疾病预后预测模型发挥了重要的作用。
它可以帮助医生更好地了解病人的疾病状况，预测治疗效果和预后情况。
在癌症领域，疾病预后预测模型可用于预测患者的生存期和治疗效果。
例如，对口腔癌的疾病预后预测研究表明，口腔癌患者的存活率可以通过外周血细胞比例、治疗方案、肿瘤方位和临床分期等疾病特征进行预测。
在医疗实践中，疾病预后预测模型的应用可以帮助患者更好地了解治疗的可能效果，选择最适合自己的治疗方案。
《基于Nomogram构建输尿管结石合并急性肾盂肾炎患者尿脓毒血症风险的预测模型》篇一一、引言随着医疗技术的进步和临床数据的积累，对于疾病的风险预测和管理变得尤为重要。
尿脓毒血症是一种由泌尿系统感染引发的严重并发症，其发病迅速且预后较差。
特别是在输尿管结石合并急性肾盂肾炎的患者中，尿脓毒血症的风险更高。
因此，建立一套有效的预测模型，对于及时诊断和治疗，降低尿脓毒血症的风险具有重要意义。
本文旨在构建一个基于Nomogram的输尿管结石合并急性肾盂肾炎患者尿脓毒血症风险的预测模型。
二、方法本研究采用回顾性分析的方法，收集了近五年内我院收治的输尿管结石合并急性肾盂肾炎患者的临床数据。
通过对患者的年龄、性别、结石大小、肾功能状况、炎症指标、既往病史等数据进行统计分析，构建Nomogram预测模型。
三、数据收集与处理数据来源为我院电子病历系统，包括患者的基本信息、实验室检查、影像学检查、治疗及预后情况等。
数据经过严格的质量控制，确保数据的准确性和完整性。
数据处理采用SPSS软件进行，对数据进行清洗、整理和统计分析。
四、模型构建1. 变量选择：根据文献回顾和临床经验，选择可能影响尿脓毒血症风险的因素，如年龄、性别、结石大小、肾功能状况、炎症指标等。
2. 单因素分析：对选定的因素进行单因素分析，了解各因素与尿脓毒血症风险的关系。
3. 多因素分析：采用Logistic回归分析，对单因素分析中显著的变量进行多因素调整，确定各因素对尿脓毒血症风险的独立影响。
4. Nomogram构建：根据多因素分析的结果，构建Nomogram预测模型。
Nomogram是一种图形化的预测模型，可以直观地显示各因素对尿脓毒血症风险的影响，并给出风险预测的概率。
五、模型验证1. 内部验证：采用bootstrap法对模型进行内部验证，评估模型的稳定性和预测能力。
2. 外部验证：将模型应用于其他医院或地区的类似患者群体，评估模型的普适性和可靠性。
临床分析疾病的预后模型构建与验证随着医疗技术的不断进步和医学数据的大量积累，临床分析疾病的预后模型构建与验证变得越来越重要。
预后模型能够帮助医生更好地了解患者的病情发展，并能够为患者提供更准确的治疗决策。
本文将介绍疾病预后模型的构建与验证方法，并分析其在临床应用中的意义和挑战。
一、疾病预后模型的构建方法1. 数据收集构建疾病预后模型的第一步是收集相关的患者数据。
这些数据通常包括病历资料、实验室检查结果、影像学检查结果等。
数据的收集需要遵守病人的隐私保护原则，并确保数据的真实性和完整性。
2. 特征选择在数据收集之后，需要对数据进行特征选择，即确定哪些特征对于预测疾病预后的影响最为关键。
特征选择可以通过统计学方法、机器学习算法或专家经验进行。
选择合适的特征可以提高预后模型的准确性和可解释性。
3. 模型构建选择合适的预测模型是构建疾病预后模型的核心步骤。
常用的模型包括逻辑回归模型、支持向量机模型、决策树模型等。
根据疾病的特点和数据的类型选择合适的模型，并通过训练数据对模型进行参数估计和调整。
4. 模型评估构建完预后模型后，需要对模型进行评估，以验证模型的预测准确性和稳定性。
评估方法包括交叉验证、自举法、灵敏度和特异度等指标。
通过评估，可以检验模型的性能和可靠性，为后续的临床应用提供科学依据。
二、疾病预后模型的验证方法1. 外部验证外部验证是指将已构建的预后模型应用于新的患者数据集，并对其进行预测。
通过对新数据集的预测结果与实际观察结果进行比较，可以评估模型的泛化能力和稳定性。
外部验证能够验证模型是否适用于不同的患者群体，并能够提高模型的可靠性和推广性。
2. 内部验证内部验证是指在已有的数据集上使用不同的样本集划分和交叉验证方法进行验证。
例如，可以将数据集按照比例划分为训练集和测试集，然后使用训练集训练模型，使用测试集评估模型性能。
内部验证可以评估模型的稳定性和健壮性，并可以提供针对模型的改进建议。
三、疾病预后模型在临床应用中的意义和挑战1. 意义疾病预后模型的构建与验证为临床决策提供了科学依据。
胰腺导管内乳头状肿瘤病理诊断及鉴别诊断
李倩茹;刘振华;金华
【期刊名称】《诊断病理学杂志》
【年(卷),期】2024(31)2
【摘要】目的探讨胰腺导管内乳头状肿瘤3种不同预后的组织学亚型的临床及病理特点,旨在提高病理医师诊断水平,更好的为临床服务。
方法收集本院2019—2023年16例胰腺导管内乳头状肿瘤患者资料,并结合相关文献梳理诊断重点。
结果3种组织学亚型为导管内乳头状黏液性肿瘤(IPMN)、导管内嗜酸细胞乳头状肿瘤(IOPN)和导管内管状乳头状肿瘤(ITPN)。
三者临床特征相似,但预后差异较大,伴浸润时IPMN预后较差,ITPN其次,IOPN最好,组织学形态是其主要鉴别要点,免疫表型对其鉴别起辅助作用。
结论病理组织学形态是区分胰腺导管内乳头状肿瘤组织学亚型的关键,免疫表型具有辅助作用。
【总页数】5页(P93-96)
【作者】李倩茹;刘振华;金华
【作者单位】中国人民解放军总医院第七医学中心病理科
【正文语种】中文
【中图分类】R735.9
【相关文献】
1.MRI检查在鉴别诊断良、恶性胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤中的应用价值
2.MRI对胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤良恶性的鉴别诊断价值
3.胰腺导管内乳头
状黏液性肿瘤CT表现及鉴别诊断4.不同分型胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤的影像学表现及鉴别诊断5.导管内和乳头状变异型腺泡细胞癌:胰腺导管内肿瘤鉴别诊断的一个新补充
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程序性死亡受体-配体1(PD-L1)表达与可切除胰腺癌患者预后的关系李俊昊;王小林;余天柱;高珊珊;刘霄宇;浦宁;李长煜;陈颐;纪元;楼文晖【摘要】目的探讨行胰腺导管腺癌根治术的患者中程序性死亡受体-配体1 (programmed cell death-ligand 1,PD-L1)表达情况与胰腺癌根治术患者预后的关系.方法分析复旦大学附属中山医院普外科2015年7月至2017年8月68例行胰腺癌根治术患者的临床病理资料.根据病理结果将患者分为PD-L1表达阳性组和PD-L1表达阴性组.应用Kaplan-Meier法、Log-rank检验及Cox比例风险模型分析PD-L1表达与患者生存时间的关系.结果 68例患者平均年龄为62岁,PD-L1阳性51人,阴性17人.Kaplan-Meier法生存分析显示PD-L1阳性组患者的预后明显好于阴性组(P＜0.05),肿瘤大小和淋巴结转移情况与术后生存时间相关.对PD-L1阳性、肿瘤大小和淋巴结转移情况进行Cox比例风险模型多因素回归分析,PD-L1阳性、肿瘤大小和淋巴结转移情况均为胰腺癌患者术后生存时间的独立影响因素.结论 PD-L1表达与胰腺导管腺癌患者术后生存时间关系密切,可作为判断预后的辅助指标.【期刊名称】《复旦学报（医学版）》【年(卷),期】2018(045)006【总页数】5页(P788-792)【关键词】程序性死亡受体-配体1(PD-L1);胰腺导管腺癌;预后;生存时间【作者】李俊昊;王小林;余天柱;高珊珊;刘霄宇;浦宁;李长煜;陈颐;纪元;楼文晖【作者单位】上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;复旦大学附属中山医院普外科,上海 200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海200032;上海市影像医学研究所上海 200032;复旦大学附属中山医院介入治疗科,上海 200032;复旦大学附属中山医院病理科上海 200032;复旦大学附属中山医院普外科,上海 200032【正文语种】中文【中图分类】R735.9胰腺导管腺癌是恶性程度最高的肿瘤之一,全世界每年有26万人死于胰腺癌[1],并且发病率逐年上升[2]。
构建胰腺癌术后复发预测模型：基于SEER数据库曹荣健;赵建建;李倩;刘福国;周建蕊;荆雪【期刊名称】《临床医学进展》【年(卷),期】2024(14)5【摘要】目的:发现关于胰腺癌术后复发风险要素,构建胰腺癌患者术后复发的风险预测模型。
方法:从SEER数据库中提取2000年至2018年期间诊断为胰腺癌的3960例患者的临床资料,随机分为建模组和验证组,使用单因素和多因素Logistic 回归模型分析胰腺癌患者术后复发的风险因素并构建列线图模型;使用ROC曲线及的曲线下面积(AUC)和校正曲线评估模型的准确性,使用DAC决策曲线评估患者的获益程度。
结果:多因素Logistic回归分析发现,年龄、原发灶部位、病理类型、组织学分级、T分级、淋巴结阳性个数、放化疗情况是患者预后的独立影响因素(P < 0.05)。
训练组ROC曲线下面积(AUC值)为0.765 (95%CI: 0.746~0.783),验证组ROC曲线下面积(AUC值)为0.770 (95%CI: 0.742~0.798),校准曲线表明预测值与实际值有良好的一致性,决策曲线(DCA)显示模型有良好的临床效用。
结论:本研究成功构建了胰腺癌患者术后复发的风险预测模型。
【总页数】12页(P871-882)【作者】曹荣健;赵建建;李倩;刘福国;周建蕊;荆雪【作者单位】青岛大学附属医院消化内科青岛【正文语种】中文【中图分类】R73【相关文献】1.直肠癌术后淋巴结转移Nomogram预测模型的构建:基于SEER数据库2.食管癌患者术后预测模型的构建和验证:基于SEER数据库3.基于SEER数据库建立胰腺癌发生肝转移的预测模型4.基于SEER数据库的乳腺髓样癌预后分析及预测模型构建5.基于SEER数据库的育龄期女性Ⅰ期卵巢透明细胞癌不同治疗方式生存率分析和术后生存预测模型构建因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
预后模型构建公式
预后模型是医学领域中重要的研究手段，可以用于预测疾病的发展和治疗效果。
构建预后模型需要选择合适的变量和建立合适的公式。
本文将介绍预后模型构建公式的基本要素和方法，以帮助读者更好地理解和应用预后模型。
预后模型构建公式的基本要素包括自变量、因变量和函数关系。
其中，自变量是预测的指标或因素，因变量是预测的结果或终点事件，函数关系则是自变量与因变量之间的关系描述。
通常，预后模型的构建包括以下步骤：
1.选择自变量：根据预测的目标和数据来源，选择与预后模型有关的变量。
这些变量可以是临床指标、生化指标、影像学指标、基因表达等多种类型。
2.建立函数关系：根据选择的自变量，建立与预测变量有关的函数关系。
常用的函数形式包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。
3.评估模型的性能：通过交叉验证等方法评估模型的性能，确定最佳的自变量和函数关系。
4.应用预后模型：将构建好的预后模型应用于新的数据集，进行预测分析。
可以采用ROC曲线、Kaplan-Meier生存曲线等指标评估
预测性能。
在实际应用中，预后模型的构建也需要考虑样本量、数据质量、模型的可解释性等因素。
预后模型的应用可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病，提高治疗效果和患者生存率。
doi:10.3971/j.issn.1000-8578.2023.22.1090·临床研究·基于术前FAR和SII的预后模型与TNM分期系统在评估胰腺癌根治术患者预后中的比较刘旭东，赵斌，杜鹏，张国强，郑强，赖佳敏，程志斌Prognostic Model Based on Preoperative FAR and SII Versus TNM Staging System inEvaluating Prognosis of Patients with Pancreatic Cancer After Radical ResectionLIU Xudong, ZHAO Bin, DU Peng, ZHANG Guoqiang, ZHENG Qiang, LAI Jiamin, CHENG ZhibinDepartment of General Surgery, Lanzhou University Second Hospital, Lanzhou 730000, China CorrespondingAuthor:CHENGZhibin,E-mail:************************Abstract: Objective To investigate the predictive value of preoperative fibrinogen/albumin ratio (FAR) and systemic immune inflammation index (SII) on the postoperative prognosis of patients with pancreatic ductal adenocarcinoma. Methods An ROC curve was used in determining the best cutoff values of FAR and SII and then grouped. The Cox proportional hazards model was used in analyzing the prognostic factors of radical pancreatic cancer surgery, and then a Nomogram prognostic model was established. C-index, AUC, and calibration curve were used in evaluating the discrimination and calibration ability of the Nomogram. DCA curves were used in assessing the clinical validity of the Nomograms. Results The optimal cutoff values for preoperative FAR and SII were 0.095 and 532.945, respectively. FAR≥0.095, SII≥532.945, CA199≥450.9 U/ml, maximum tumor diameter≥4 cm, and the absence of postoperative chemotherapy were independent risk factors for the poor prognosis of pancreatic cancer (P<0.05). The discrimination ability, calibration ability, and clinical effectiveness of Nomogram prognostic model were better than those of the TNM staging system. Conclusion The constructed Nomogram prognostic model has higher accuracy and level of discrimination and more clinical benefits than the TNM staging prognostic model.Key words: Pancreatic ductal adenocarcinoma; Fibrinogen/albumin ratio; Systemic immune inflammation index; Nomogram; Prognostic modelFunding: National Natural Science Foundation of China (No. 82060508); Gansu Health Industry Scientific Research Program (No. GSWSKY-2019-66); Gansu Higher Education Innovation Fund Project (No. CY2020-MS04)Competing interests: The authors declare that they have no competing interests.摘 要：目的 探讨胰腺导管腺癌患者术前纤维蛋白原/白蛋白比值（FAR）和系统免疫炎症指数（SII）对预后的预测价值。
【姊妹篇】预测模型研究利器-列线图（Cox回归）背景Background人类总是痴迷于“算命”。
无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。
在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。
该模型将用于评估患者的预后。
作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。
这是一个令人头痛的问题。
大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。
实际上，临床分期是我们对这些患者进行生存预测的基础，换句话说，临床分期就是“预测模型”。
我们根据患者的临床分期用中位生存期来回答这个问题。
但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。
那么，有没有更准确、更科学的方法来计算每个患者的存活率呢？答案是肯定的。
我们可以先用Cox回归风险模型建立数学模型，然后用Nomogram将与患者生存相关的参数可视化——这一步可以比较准确地计算出每个患者的生存概率。
Nomogram本质上是可视化的回归模型，它根据所有自变量的回归系数设定评分标准，然后给出每个自变量的评分值，从而计算出每个患者的总分。
通过函数计算发生概率和预后之间的转换，并且获得每个患者的预后概率。
例如，一位已经做了手术的40岁胰腺癌患者，男性，临床分期为IV期，其肿瘤位于胰头并伴腹膜转移，在术中进行了放疗。
根据这些现有的信息，我们可以通过数学模型计算出总分：40岁可以得10分，男性可以得4分，以此类推…最后得出总分。
不同的评分在3个月、6个月和1年的生存概率不同。
此时，复杂的Cox 回归公式转变为直观的可视化图形。
临床医生可以方便地计算出每个患者的生存概率，并为每个患者提供相对准确的“算命”。
在上一章节，我们已经讨论了Logistic回归Nomogram（预测模型研究利器-列线图（Logistic回归））。
预测模型临床预测模型的建立与验证你的预测模型文章报告是规范的吗？既然前面我们已经对临床预测模型的概念有了基本了解后，那么它具体如何构建以及验证呢？本节我们就讨论下这方面的内容。
临床问题决定研究类型：首选我们要明确具体的临床问题决定研究类型的选择。
临床预测模型可以回答疾病的病因、诊断、患者对治疗的反应和预后等问题。
不同的问题需要设计不同的研究类型。
例如，在病因学研究方面，队列研究可以用来根据潜在的原因来预测疾病是否发生。
关于诊断准确性的临床问题，适合采用横断面研究设计，因为预测因子和结果可能同时发生或在短时间内发生。
为了预测患者对治疗的反应，可以采用队列研究或随机对照试验(RCT)。
对于预测类临床问题，设计队列研究是适用的，因为预测因子和结局有纵向的时间逻辑关系。
评估病因的队列研究需要选择合理的研究对象和控制混杂因素。
在诊断模型的研究中，需要一个“金标准”或参考标准来独立诊断疾病，参考标准的诊断应该在“盲法”状态下进行。
也就是说，参考标准诊断不能依赖于预测模型中预测因子的信息，以避免出现诊断评估偏差。
评估患者对治疗的反应是干预性研究的一种类型。
需要选择合理的研究对象、控制非测试因素的干扰。
在预后模型中，预测因子与结局之间存在纵向关系，研究者通常期望得到疾病在自然状态下的结局，因此前瞻性队列研究是最常见的预后模型，也是最佳的研究设计类型。
构建模型的数量：首先需要回顾文献来确定我们要构建的预测模型的数量:（一）针对具体临床问题目前还没有预测模型。
为了构建一个新的模型，通常需要一个训练集来构建模型，并需要一个验证集来验证模型的预测能力。
（二）目前已有预测模型。
为了构建新的模型，使用验证集来构建新模型，并使用相同的训练数据集来分别验证现有模型和新模型的预测能力。
（三）为了更新现有模型，使用相同的验证数据集来评估这两个模型的预测能力。
关于训练数据集和验证数据集的生成，可以前瞻性地或回顾性地收集数据，其中前瞻性收集的数据具有更高的质量。
