1 临床预测模型：不做实验 给生信SCI提分
临床预测模型最近真的蛮火的，相信有很多小伙伴都在试水的过程中。
理由很简单，不做实验，能发高分，而且和临床相关度还高。
不仅如此，临床预测模型也是小而美发高分SCI的典型。
它不需要你有大样本和复杂的数据，只需要少量预测因子来预测疾病的状态和预后即可。这些预测因子通常是易收集的、检测成本低。这也意味着你的研究不仅不用做实验，而且成本很低。
所以啊，某些一条道走到黑还在搞meta分析的小伙伴赶紧弃暗投明！
不过，虽说临床预测模型这么香，但是要做好，也是细节满满，内有乾坤。
比如，在卷王横行的生信SCI领域，想要脱颖而出先人一步拿到高分，那一定不能忽略临床预测模型的新宠——机器学习。
毫不夸张地说，谁掌握了机器学习，谁就拿捏了审稿人。
一些经典的机器学习算法模型，用了就是加分利器。比如LASSO模型，随机森林模型，主成分分析，还有5分+临床预测模型不能不会的支持向量机模型等。
比如，关于临床预测模型的评价问题。当临床预测模型成功建立，就会面临一个问题，如何去评价模型的质量。
模型的评价一般是通过比较人群的模型预测结果与实际观测结果，来评价预测模型的效果。
而值得注意的是，临床预测模型中的评价模型的指标，不光只有区分度和校准度，还应该有临床决策曲线！
又比如，为什么有的临床预测模型只能发个一两分钟，而有的能发53+ Nature子刊？这种高分是否能复制模板？一张优秀的可视化美图又能给一篇临床预测文章加多少分？
总之，临床预测模型绝对是生信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。
那么，如何利用已有临床数据发表属于自己的研究成果？如何构建临床预测模型？如何用临床预测模型快速产出一篇高分SCI？
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2 临床预测模型干货大全
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一文一个加分必杀技
临床决策曲线、临床预测模型评价、logistic模型、cox模型……
机器学习+生信+临床预测
Lasso模型、随机森林模型、支持向量机模型、主成分分析、线性回归模型……
高分SCI模板 美图复现
53+Nature子刊顶级模板、4+SCI临床预测模型复现套路、风险因子图复现、竞争风险模型的构建与可视化……
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