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「九龙返水」如何把一个回顾性临床资料发到高分SCI杂志?

作者:匿名 时间:2019-12-27 13:01:32

「九龙返水」如何把一个回顾性临床资料发到高分SCI杂志?

九龙返水,对于一个回顾性临床资料,常规统计分析方法是做各类多因素回归分析,筛选出独立的影响因素。筛选出独立的影响因素之后能给我们临床实践带来什么改变?显然传统的统计分析思路回答不了这个问题。那我们是否可以换个思路去审视这个回顾性临床资料,比如我们是否可以通过这个回顾性资料的几个因素预测临床结局是否会发生?如果我们能在结局发生之前预测其发生的可能性,那极有可能改变我们的临床实践,具有很现实的临床实践指导价值。这就是解决问题思路的重大转变。基于回顾性资料的临床预测模型构建方法学可以帮我们实现这种思路。

从文章发表的角度讲,临床预测模型可以帮我们把一个原本只能发在3分杂志上的老掉牙的回顾性临床资料发到一个6分+的杂志上去。其实,这只是一个表象,之所以能做到这一点,必然有其方法学的先进行。方法学的先进性即在于,临床预测模型的方法学体系是我们对临床问题认识的升华,也是对临床资料统计分析思路的重大转变,是科技论文对创新性的要求。

那么,如何基于回顾性资料构建预测模型呢?简言之:我们只需在传统的多因素回归分析筛选出独立影响因素之后递进几层,把回归模型可视化为列线图或者根据回归系数大小构建一个评分量表或者网页计算器,根据具体患者的这些独立影响因素的取值水平预测其结局发生的可能性,去指导我们临床实践,而非传统多因素回归分析仅停留在筛选影响因素的层面。尽管我已经尽可能用通俗的语言去解释预测模型能做什么,但极有可能,读者读完还是一脸雾水。如何掌握这一方法?

现在只需花两天时间线下学习即可掌握这一临床资料深度挖掘的方法!

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11. 回归模型可视化与临床预测模型构建(各类回归模型的nomogram列线图绘制);

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注意:本课程主要针对临床医生,医学生与临床研究相关专业人员,所有统计分析与作图均是基于r语言,不涉及生物信息学相关的统计分析~

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周博士,国内医学统计实战派讲师,多次受邀在国内学术会议发言,讲授医学统计学与循证医学方法学课程,授课深入浅出,通俗易懂。目前以第一作者、共同第一作者、通讯作者发表sci论文30余篇。主编专业著作7部,其中统计学著作4部,循证医学相关学术著作2部。担任多本sci杂志审稿人。

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