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| 內容簡介： |
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临床预测工具/模型(Clinical PredictionRules， CPRs)近些年来在医学研究领域广受重视，很多团队都在尝试建立各种各样的疾病诊断或是治疗的预测模型，但是经常遇到的一个问题是，在临床实际中，这些预测模型预测的准确性并不能得到很好的验证，也得不到同行的认可。本书全面阐述了建立临床预测模型相关的各种问题，提出了解决办法，有很强的科学性、实用性和可操作性。阅读完本书后，读者可以了解到临床预测模型能做什么；懂得了如何构建一个临床预测模型；能够清晰明了地选择何种统计分析工具去构建预测模型。可以作为临床医生、从事临床科研工作的人员的参考工具书，本书的出版很有意义，将有利于推动广大临床医生科研工作的顺利开展。
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| 目錄：
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部分 实战指导
章 临床预测模型构建理论与实践`2
第二章 多因素回归分析中变量筛选原则`12
第三章 基于Logistic回归构建预测模型与绘制列线图`21
第四章 基于Cox回归构建预测模型与绘制列线图`33
第五章 基于R语言计算Logistic回归模型C-Statistics`46
第六章 基于R语言计算Cox回归模型C-Index`53
第七章 基于R语言计算净重新分类指数（NRI）`57
第八章 基于R语言计算综合判别改善指数（IDI）`78
第九章 基于R语言实现二分类变量决策曲线（DCA）分析`87
第十章 基于R语言实现生存资料结局的决策曲线（DCA）分析`106
第十一章 基于R语言对Logistic回归模型外部验证`122
第十二章 基于R语言pec包对Cox回归模型评价`130
第十三章 基于R语言实现Fine-Gray检验与竞争风险模型`136
第十四章 基于R语言绘制竞争风险模型列线图`142
第十五章 基于R语言实现异常值识别与缺失值填补`151
第十六章 基于R语言实现岭回归与LASSO回归168
第二部分 统计学评论
第十七章 多分类Logistic回归的R语言实现206
第十八章“增强版”列线图——R语言nomogramEx和nomogramFormula软件包介绍`216
第十九章 临床预测模型的构建与评价：临床研究者面临的挑战`226
第二十章 凝聚多方力量，利用临床预测模型促进科学发展230
第二十一章 大数据时代下的预测分析：机遇和挑战`235
第二十二章 模型及预测，如何做？做些什么？239
第二十三章 临床预测模型：模型评价尤为重要242
第二十四章 临床预测模型概观245
第二十五章 精准医疗时代的临床预测模型：传统与新兴算法`252
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