
期刊简介
《中国中西医结合皮肤性病学杂志》于2002年12月正式创刊,是由中国科学技术学会主管,中国中西医结合学会、天津市中西医结合皮肤病研究所主办的皮肤性病学科中医及中西医结合专业的学术期刊,是全国唯一的中西医结合皮肤性病学术期刊。 我们的宗旨是贯彻党和国家的卫生工作方针和政策,宣传党的中医政策。发扬中医及中西医结合的特色,促进中医药现代化和中西医结合事业的发展。坚持理论与实践相结合,普及与提高相结合,现代医学与传统医学相结合的方针,促进国内外皮肤病学科中医及中西医结合学术交流,为创建具有中国特色的医学体系架桥铺路。主要报道皮肤性病学在中医、中西医结合方面的最新研究成果和治疗进展,同时报道现代医学在皮肤性病学科的新进展、新技术。主要面向高中级中西医结合医学、中医学以及西医学皮肤性病学科医师、科研、教学人员及基层皮肤科医师。本刊现开设:专家论坛、名医经验、论著、研究报告、性病、临床经验、皮肤外科、药物与临床、病例报告、学术探讨、综述,讲座等栏目。 本刊自创刊发行以来,得到了皮肤科领域广大医生的高度重视。虽刚刚创刊,但已被“中国学术期刊(光盘版)”、“中国学术期刊网”、中国科技信息所“万方数据网络系统”、“中文科技期刊数据库”及“中国医学文摘·皮肤科学”、“俄罗斯《文摘杂志》”等检索期刊或数据库收录。 为了能及时反映本学科学术水平的发展新动向,及时报道皮肤性病科重大科研成果及研究进展,代表学科发展前沿,使本刊有较高的学术水平,我刊以中西医结合学会皮肤性病专业委员会主任及委员为基础,又广泛吸收本领域的院士、全国知名皮肤科专家及有关边缘学科专家、教授,组成具有一流水平、权威性的编委会。 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》刊登的内容均为本学科领域较高质量的学术论文和研究报告,反映了本学科的重大科研成果(含阶段性成果)和科技进展。发表的论文中,有国家自然科学基金、国家中医药管理局资助课题及省市科研基金等。内容上有创新,立论科学、正确、充分,有较高的学术价值。 本杂志是中西医结合皮肤性病领域唯一的杂志,其特色是中西医结合研究诊疗皮肤病。中国医药学是个伟大的宝库,用现代科技手段进行研究和提高是我国皮肤性病医学领域的一件大事,本杂志可以说是为中西医结合研究、诊疗皮肤病的理论研究者和临床人员搭建了一个很好的平台,从发行以来,其论著方面90%为中西医研究的成果,在临床经验栏内90%为中西医结合的治疗经验。其论文水平得到了国内专家的认可。本刊以中西医结合的思路作为研究皮肤病切入点,使这本杂志具有了鲜明的自身特色,而迅速跻身于同领域杂志行列。 正是因该杂志的高起点,使本杂志办出了高水平。为适应信息时代的要求,让更多领域去认识和使用其成果,达到资源共享。
揭秘临床预测:样本量估算的黄金法则!
时间:2024-12-20 11:12:27
临床预测模型是现代医学研究中不可或缺的工具,它们帮助医生更准确地预测疾病的发展、治疗效果以及患者的预后。构建一个可靠的临床预测模型,需要精确的样本量估算。这不仅关系到研究的科学性,也直接影响到模型的实用性和推广价值。
一、现状与问题
在医学研究中,样本量的估算是确保研究结果可靠性的关键环节。传统的样本量估算方法往往基于经验公式,如“每个预测参数至少需要10个事件(EPV, Events per Variable)”的原则。这种方法虽然简单易行,但并未考虑到多分类变量、交互作用、非线性关系等复杂因素的影响,因此在实际应用中存在一定的局限性。
二、更优的估算方法
为了解决上述问题,Richard D Riley等学者提出了一种更为精确的样本量估算方法,并开发出了实用的计算工具——pmsampsize包。这种方法不仅适用于连续、二元分类和时间到事件的结局指标,还提供了一套完整的标准来最小化过拟合的可能性,并确保关键参数的精确估计。
过拟合程度小:即预测效应的预期缩小不超过10%。
模型的表观R方值和调整R方值的绝对差值小于0.05。
精确估计残差标准差:对于连续结果模型。
精确估计预测关键时间点的人群平均结果风险:对于二元或生存结果模型。
三、实例解析
为了更好地理解这一方法,我们可以通过具体的实例来进行解析。假设我们要开发一个用于预测患者手术后恢复情况的临床预测模型,其中包含20个候选预测因子,预期事件发生率为0.174(17.4%),现有预测模型的Cox-Snell R平方值为0.288。使用pmsampsize包进行计算后,我们可以得到所需的最小样本量为662例。
四、验证阶段样本量估算
除了构建模型阶段的样本量估算外,验证模型阶段同样重要。经验估计法建议单中心外部验证至少收集100例阳性事件和100例非阳性事件;多中心外部验证则要求每家中心至少有50例阳性事件。如果目标是得出合适的校准曲线,则需要更大的样本量,至少200例阳性事件和200例非阳性事件。此外,还可以基于效应指标来计算验证阶段所需的样本量,以确保模型验证的准确性和可靠性。
五、注意事项
数据质量:高质量的数据是构建准确预测模型的基础。因此,在估算样本量时必须考虑数据的代表性和质量。
避免数据分割:在可能的情况下,应使用所有可用数据进行模型开发,并采用重采样方法(如bootstrap)进行内部验证。
机器学习的应用:当使用机器学习算法开发预测模型时,通常需要更大的样本量来防止过拟合。
外部验证的重要性:即使内部验证表现良好,也需要外部验证来评估模型在新数据集上的性能。
通过精确估算样本量并遵循一系列标准流程和技术指南,研究人员能够开发出更加可靠和有效的临床预测模型。这些模型不仅有助于提高医疗决策的质量,还能为患者带来更好的治疗结果。