【临床预测模型】----选择合适的统计模型
【临床预测模型】----选择合适的统计模型
常用4种统计模型
1）logistics 回归： ｜分类变量
2）cox回归： ｜生存资料
3）poisson /负二项回归： ｜计数资料
4）线性回归： ｜回归连续变量
根据不同的结局事件，建立不同的回归模型。
1、预测事件｜logistic 回归
短期随访&无事件-时间记录
1）结局事件：①是否患某疾病；②是否死亡/伤/复发；③病理分型A/B/C
2） y取值：①是否；②分型A/B/C
2、预测事件｜cox 回归
长期随访&从开始--结束&删失数据
1）结局事件：1年的死亡/伤/复发
2） y取值：time ，event
3、预测事件｜ 柏松/负二项回归
罕见事件
1）结局事件：住院天数，并发症数量
2） y取值：1，2，3
4、预测事件｜ 线性回归
不常用，单项事件发生，一般研究中会作为因子
1）结局事件：住院费用/天数，血脂血糖
2） y取值：140，25，63
汇总表如下：
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