二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 外部数据集验证

本文介绍了如何使用二分类结局变量的Logistic回归建立临床预测模型,并通过外部数据集验证其性能。首先,文章详细阐述了基线特征、单因素和多因素分析,接着构建了临床列线图模型并进行了评估。为了验证模型的泛化能力,作者利用随机生成的50个样本作为外部数据集进行验证,确保外部数据集包含相同的预测变量。

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1. 介绍

2. 基线特征

3. 单因素多因素logistic回归分析及三线表

4. 构建临床列线图模型

5. 模型评价

6. 外部数据集验证

7. 另一种发文章的办法,分训练集和测试集,分析上述3-6节的内容

外部数据集验证,就是找一个别的数据集,可以是别家医院的,也可是数据库的,但是前提是保证研究的变量都有,比如本节最终用两个变量(进食水时间+腹部手术史)构建模型,那么最起码外部的数据集得有这两变量,才能进行验证,这里我们用上面几节的数据,随机生成50个样本作为外部数据集,验证一下。



setwd("D:\\Logistic回归临床模型预测")
dir()
data <- read.csv("data——分析.csv",header = T,sep = ",")
head(data)

head(data)
data$年龄 <- ifelse(data$年龄 > 60,">60","<=60")
data$BMI <- ifelse(data$BMI>24,">24","<24")
head(data)
names(data)
data <- data[,c("梗阻","年龄","胃管","进食水时间.天.","BMI","有无吸烟",
           
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