1 臨床預測模型：不做實驗 給生信SCI提分
臨床預測模型最近真的蠻火的，相信有很多小夥伴都在試水的過程中。
理由很簡單，不做實驗，能發高分，而且和臨床相關度還高。
不僅如此，臨床預測模型也是小而美發高分SCI的典型。
它不需要你有大樣本和複雜的資料，隻需要少量預測因子來預測疾病的狀态和預後即可。這些預測因子通常是易收集的、檢測成本低。這也意味着你的研究不僅不用做實驗，而且成本很低。
是以啊，某些一條道走到黑還在搞meta分析的小夥伴趕緊棄暗投明！
不過，雖說臨床預測模型這麼香，但是要做好，也是細節滿滿，内有乾坤。
比如，在卷王橫行的生信SCI領域，想要脫穎而出先人一步拿到高分，那一定不能忽略臨床預測模型的新寵——機器學習。
毫不誇張地說，誰掌握了機器學習，誰就拿捏了審稿人。
一些經典的機器學習算法模型，用了就是加分利器。比如LASSO模型，随機森林模型，主成分分析，還有5分+臨床預測模型不能不會的支援向量機模型等。
比如，關于臨床預測模型的評價問題。當臨床預測模型成功建立，就會面臨一個問題，如何去評價模型的品質。
模型的評價一般是通過比較人群的模型預測結果與實際觀測結果，來評價預測模型的效果。
而值得注意的是，臨床預測模型中的評價模型的名額，不光隻有區分度和校準度，還應該有臨床決策曲線！
又比如，為什麼有的臨床預測模型隻能發個一兩分鐘，而有的能發53+ Nature子刊？這種高分是否能複制模闆？一張優秀的可視化美圖又能給一篇臨床預測文章加多少分？
總之，臨床預測模型絕對是生信SCI的加分利器。而如何利用其拿高分，也需要一丢丢套路和技巧。
那麼，如何利用已有臨床資料發表屬于自己的研究成果？如何建構臨床預測模型？如何用臨床預測模型快速産出一篇高分SCI？
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一文一個加分必殺技
臨床決策曲線、臨床預測模型評價、logistic模型、cox模型……
機器學習+生信+臨床預測
Lasso模型、随機森林模型、支援向量機模型、主成分分析、線性回歸模型……
高分SCI模闆 美圖複現
53+Nature子刊頂級模闆、4+SCI臨床預測模型複現套路、風險因子圖複現、競争風險模型的建構與可視化……
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