本書深入探討了臨床預測模型的基本原理、常用研究設計、數(shù)據(jù)收集方法和建模技術路線。對于有一定臨床流行病學知識基礎的讀者，可重點關注臨床預測模型類研究中的特殊考量；對于初學者或其他領域背景的研究人員，詳細閱讀此部分將有助于在扎實理論基礎上開展正確的研究設計，確保收集的數(shù)據(jù)恰當可用。本書詳細介紹了數(shù)據(jù)預處理、變量轉換、變量篩選、模型訓練與評價的方法，并且提供了在R軟件中的實現(xiàn)策略和分析代碼。結合書中的示例數(shù)據(jù)，讀者可以掌握如何通過一步步嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)分析建立臨床預測模型。此部分特意盡量避免使用現(xiàn)成的R包，而是使用最基礎的功能，根據(jù)原理自行編寫代碼(達到與現(xiàn)成的R包相同的效果)，以避免因為軟件版本升級，導致無法順利運行命令。本書還介紹了臨床預測模型領域的熱點話題與前沿發(fā)展。主題既包含了預測模型的效用評估、缺失值插補后的建模、動態(tài)預測模型、機器學習模型等更為復雜的建模方法，也涉及了預測模型的系統(tǒng)評價和meta分析、預測模型用于衛(wèi)生經濟學評價等知識面的拓展。呈現(xiàn)了10個臨床預測模型成功發(fā)表的案例。這些案例涵蓋了臨床預測模型常見的應用場景和數(shù)據(jù)類型，方便讀者能夠快速“對號入座”，盡可能讓讀者更好的學以致用。我們特意邀請了原文的作者，講述在原文中無法呈現(xiàn)的、研究背后的工作和思考，力圖保證原汁原味的還原研究全過程，讓讀者能夠從中體會到預測模型類研究的動機、挑戰(zhàn)、遺憾和樂趣。