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题名基于模型平均法的肝癌预后模型研究
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作者
罗一菠
贺娜娜
何杰宇
余小金
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机构
东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
昆明医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
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出处
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第3期369-377,381,共10页
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基金
国家自然科学基金(82260666)。
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文摘
目的探讨基于模型平均的预后模型的组合建模策略,为建立有效的临床预测模型的方法学选择提供支持。方法基于不同样本特征的模拟研究,比较经典Cox比例风险回归模型、频率学模型平均和贝叶斯模型平均法的预测性能和估计精度,探讨模型平均法的适用性;将不同模型应用于SEER肝癌临床随访数据,探讨模型预测性能。结果模拟分析结果:贝叶斯模型平均法得到的C指数高于Cox回归和频率学模型平均;随着样本量增加,C指数的95%置信区间呈现变窄的趋势。对于效应量较大的变量,贝叶斯模型平均法得到的回归系数偏差最小,95%区间覆盖率最大。实例分析结果:Cox回归法、贝叶斯模型平均法及频率学模型平均法得到的验证集C指数分别为0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)、0.7851(95%CI:0.7619~0.8083)和0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)。结论贝叶斯模型平均法在样本较小,预测变量间存在相关关系时可提高预测预后能力。
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关键词
肝癌
预后预测模型
频率学模型平均
贝叶斯模型平均
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Keywords
Hepatocellular carcinoma
Prognostic prediction model
Frequentist model averaging
Bayesian model av-eraging
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分类号
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
R735.7
[医药卫生—肿瘤]
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