34、临床数据的统计数据挖掘案例分析

临床数据的统计数据挖掘案例分析

在临床数据的统计分析中，数据挖掘和机器学习方法发挥着重要作用。本文将通过几个具体案例，详细介绍如何运用这些方法进行临床数据的分析。

1. 数据整合与分析规划

当有整合数据库可用时，围绕其中的变量制定初始分析计划是很有吸引力且看似合理的。然而，不能因为整合数据库中缺少某些重要的潜在预测变量，就不在数据挖掘（DM）分析计划中考虑它们。此外，研究人群可能存在差异，招募时间也可能不同，这种异质性需要在模型或分析中加以考虑。在进行分析时，要牢记研究结果需要推广的目标人群，可能需要对当前数据进行重新加权，以更好地匹配目标人群。

2. 案例研究：使用 SIDES 方法评估亚组

2.1 SIDES 方法概述

SIDES 方法可应用于二元结果的分析，虽然这里的描述是针对此类结果，但该方法并不局限于此。为简化起见，假设所有协变量都是连续的，但这并非必要条件。

2.1.1 亚组生成过程

首先，对数据集应用 SIDES 亚组生成程序。该程序从评估每个候选协变量的每个允许分割处的差异分割标准开始，差异分割标准定义如下：
[D = 2 \left(1 - \Phi \left(\frac{Z_{left} - Z_{right}}{\sqrt{2}}\right)\right)]
其中，(\Phi(\cdot)) 是正态累积分布函数（CDF）；(Z_{left}) 和 (Z_{right}) 是通过对连续变量 (X) 基于临时截断值 (x_0) 分割成左子组 ({X \leq x_0}) 和右子组 ({X > x_0}) 后，对实验组和对照组的比例差异进行评估