近年来,人们逐渐认识到临床大数据的潜在价值,疾病预测模型也开始成为临床研究的热点。不同种类疾病的预测模型在个体风险评估中发挥着越来越重要的作用。但由于一直没有针对疾病预测模型研究的报告规范,相关研究的报告结构和报告质量...近年来,人们逐渐认识到临床大数据的潜在价值,疾病预测模型也开始成为临床研究的热点。不同种类疾病的预测模型在个体风险评估中发挥着越来越重要的作用。但由于一直没有针对疾病预测模型研究的报告规范,相关研究的报告结构和报告质量大多参差不齐。2015年BMJ发表了《Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis(TRIPOD):the TRIPOD statement》,即TRIPOD声明,对疾病诊断和预后的预测模型研究的报告做了统一的规范。本文就TRIPOD声明的重点内容进行解读,以期促进理解和使用该报告规范。展开更多
临床预测模型开发和验证过程的完整报告对于模型外部验证及临床应用至关重要。《个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告》(Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis,TRIPOD...临床预测模型开发和验证过程的完整报告对于模型外部验证及临床应用至关重要。《个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告》(Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis,TRIPOD)为规范化预测模型的报告过程及报告质量评价提供了指导。本文将采用例解的形式对TRIPOD报告规范各条目进行详细解读,便于临床预测模型领域的研究者更好地掌握及应用该报告规范,进而提高预测模型的报告质量。展开更多
目的:探讨血清微量元素佐助临床特征预测2型糖尿病性视网膜病变(DR)发病风险的价值及模型构建。方法:选取120例2型DR患者为观察组,另选同期收治的123例非DR患者为对照组。比较两组患者人口学特征、病程、吸烟饮酒史、血压、血糖、肾功...目的:探讨血清微量元素佐助临床特征预测2型糖尿病性视网膜病变(DR)发病风险的价值及模型构建。方法:选取120例2型DR患者为观察组,另选同期收治的123例非DR患者为对照组。比较两组患者人口学特征、病程、吸烟饮酒史、血压、血糖、肾功能、血脂及微量元素含量;单因素和Logistic回归分析筛选危险因素;受试者特征工作曲线(ROC)比较建立模型及各因素的评价效能。结果:观察组体质指数(BMI)、病程、收缩压(SDP)、舒张压(DBP)、餐后2 h血糖(2hPG)、肌酐(Scr)、尿素氮(SUN)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDC)、氯含量高于对照组(P<0.05);血清胰岛素、空腹C肽、餐后2 h C肽(2h-C肽)水平及微量元素钠、镁、锌含量低于对照组(P<0.05)。回归分析显示,病程、SBP、DBP、2hPG、SUN是2型DR的危险因素(OR>1),胰岛素、空腹C肽、2h-C肽、锌是2型DR的保护因素(OR<1)。ROC曲线分析显示,建立模型的曲线下面积(AUC)为0.941,模型在预测2型DR发生风险的准确性较高;各因素中病程、SBP、DBP、胰岛素预测发生比例较好,最优单因素变量胰岛素建立模型的AUC为0.728。结论:2型糖尿病患者病程、SBP、DBP、2hPG、SUN是DR发生的独立危险因素,综合以上指标所建立的模型可较好的预测DR发生,其中保护因素胰岛素相较于其他指标具有更高的预测风险价值。展开更多
文摘近年来,人们逐渐认识到临床大数据的潜在价值,疾病预测模型也开始成为临床研究的热点。不同种类疾病的预测模型在个体风险评估中发挥着越来越重要的作用。但由于一直没有针对疾病预测模型研究的报告规范,相关研究的报告结构和报告质量大多参差不齐。2015年BMJ发表了《Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis(TRIPOD):the TRIPOD statement》,即TRIPOD声明,对疾病诊断和预后的预测模型研究的报告做了统一的规范。本文就TRIPOD声明的重点内容进行解读,以期促进理解和使用该报告规范。
文摘临床预测模型开发和验证过程的完整报告对于模型外部验证及临床应用至关重要。《个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告》(Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis,TRIPOD)为规范化预测模型的报告过程及报告质量评价提供了指导。本文将采用例解的形式对TRIPOD报告规范各条目进行详细解读,便于临床预测模型领域的研究者更好地掌握及应用该报告规范,进而提高预测模型的报告质量。
文摘目的:探讨血清微量元素佐助临床特征预测2型糖尿病性视网膜病变(DR)发病风险的价值及模型构建。方法:选取120例2型DR患者为观察组,另选同期收治的123例非DR患者为对照组。比较两组患者人口学特征、病程、吸烟饮酒史、血压、血糖、肾功能、血脂及微量元素含量;单因素和Logistic回归分析筛选危险因素;受试者特征工作曲线(ROC)比较建立模型及各因素的评价效能。结果:观察组体质指数(BMI)、病程、收缩压(SDP)、舒张压(DBP)、餐后2 h血糖(2hPG)、肌酐(Scr)、尿素氮(SUN)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDC)、氯含量高于对照组(P<0.05);血清胰岛素、空腹C肽、餐后2 h C肽(2h-C肽)水平及微量元素钠、镁、锌含量低于对照组(P<0.05)。回归分析显示,病程、SBP、DBP、2hPG、SUN是2型DR的危险因素(OR>1),胰岛素、空腹C肽、2h-C肽、锌是2型DR的保护因素(OR<1)。ROC曲线分析显示,建立模型的曲线下面积(AUC)为0.941,模型在预测2型DR发生风险的准确性较高;各因素中病程、SBP、DBP、胰岛素预测发生比例较好,最优单因素变量胰岛素建立模型的AUC为0.728。结论:2型糖尿病患者病程、SBP、DBP、2hPG、SUN是DR发生的独立危险因素,综合以上指标所建立的模型可较好的预测DR发生,其中保护因素胰岛素相较于其他指标具有更高的预测风险价值。
