临床预测模型的分类及实际应用

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清宁时光17
2022-07-16 · TA获得超过1.4万个赞
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临床预测模型 (又称临床预测规则、预测模型或者风险评分):指利用多因素模型估算患有某病的概率或者将来某结局发生的概率。包括 诊断模型 (Diagnostic models)和 预后模型 (Prognostic Models)。

1、两模型不同之处:

(1)诊断模型:是基于研究对象的临床症状和特征,诊断当前患有某种疾病的概率,多见于 横断面研究 ;自变量(X)为诊断检测,因变量(Y)为是否患病。

(2)预后模型:是在当下的疾病状态下,未来某段时间内疾病复发、死亡、伤残以及出现并发症等结局的概率,多见于 队列研究 。自变量(X)为预后因子,因变量(Y)为是复发、死亡、伤残等。

2、两模型相似之处:

(1) 结局多为二分类 ,虽然少数情况下也有血压、血脂、血糖、疼痛评分以及生存质量评分等连续指标作为结局;

(2) 研究的效应指标均为结局出现的绝对风险 ,即发生的概率,而非相对危险度(RR)、比值比(OR)或者风险比(HR)等相对风险效应指标;

 (3)模型的技术层面相同,都有预测因子的选择、建模的策略、模型性能的评价等环节。

借助临床预测模型,医生和病人可以更好的做出共同决策,临床研究者可以更精准的筛选合适的研究对象,政府部门与卫生管理者也可以更好的进行医疗质量的管理,合理的配置医疗资源。

临床预测模型的作用也体现在疾病的三级预防体系中 :

(1)疾病的一级预防。临床预测模型可以给病人和医生提供基于当前的健康状态,未来患有某病的量化风险值(概率),为健康教育和行为干预提供更直观、有力的科学工具。例如,基于福明翰心脏研究的福明翰心血管病危险评分就明确了降低血脂、血压可以预防心肌梗死。(2)疾病的二级预防。临床预测模型,尤其是诊断模型,常可借助无创的、低成本、易采集的指标,给出高灵敏度和特异度的诊断方案,践行“早发性,早诊断,早治疗”的疾病预防理念,具有重要的卫生经济学意义。

(3)疾病的三级预防。预后模型可对疾病的复发、死亡,伤残以及出现并发症的概率给出量化的估算,从而指导对症治疗和康复方案的制定,防止伤残和促进功能恢复,提高生存质量,延长寿命,降低病死率。

本文多讨论的临床预测模型与“预测研究策略”研究组(PROGRESS)曾提出过“预测研究”(Prognosis Research)的基本框架既有部分交叉重叠,也有部分区别。

“ 预测研究策略”研究组提出的“预测研究“框架包括四个方面:

(1)基本预后研究,即自然状态以及当前医疗质量下疾病的进程;(传统流行病学中疾病的基本描述与危险因素研究)

(2)预后因素研究,即与预后相关的特定因素;(传统流行病学中疾病的基本描述与危险因素研究)

(3)预后模型研究,即建立、验证预测个体未来结局风险的统计模型,并评估其影响;(即预后模型)

(4)分层医学研究,即利用预后信息调整个体或是具有相同特征人群的治疗决策。(与精准医学相对应)
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