توضیحات
The second edition of this volume provides insight and practical illustrations on how modern statistical concepts and regression methods can be applied in medical prediction problems, including diagnostic and prognostic outcomes. Many advances have been made in statistical approaches towards outcome prediction, but a sensible strategy is needed for model development, validation, and updating, such that prediction models can better support medical practice.
There is an increasing need for personalized evidence-based medicine that uses an individualized approach to medical decision-making. In this Big Data era, there is expanded access to large volumes of routinely collected data and an increased number of applications for prediction models, such as targeted early detection of disease and individualized approaches to diagnostic testing and treatment. Clinical Prediction Models presents a practical checklist that needs to be considered for development of a valid prediction model. Steps include preliminary considerations such as dealing with missing values; coding of predictors; selection of main effects and interactions for a multivariable model; estimation of model parameters with shrinkage methods and incorporation of external data; evaluation of performance and usefulness; internal validation; and presentation formatting. The text also addresses common issues that make prediction models suboptimal, such as small sample sizes, exaggerated claims, and poor generalizability.
The text is primarily intended for clinical epidemiologists and biostatisticians. Including many case studies and publicly available R code and data sets, the book is also appropriate as a textbook for a graduate course on predictive modeling in diagnosis and prognosis. While practical in nature, the book also provides a philosophical perspective on data analysis in medicine that goes beyond predictive modeling.
Updates to this new and expanded edition include:
A discussion of Big Data and its implications for the design of prediction models
Machine learning issues
More simulations with missing y values
Extended discussion on between-cohort heterogeneity
Description of ShinyApp
Updated LASSO illustration
New case studies
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
ویرایش دوم این جلد، بینش و تصاویر عملی در مورد اینکه چگونه مفاهیم آماری مدرن و روشهای رگرسیون را میتوان در مشکلات پیشبینی پزشکی، از جمله نتایج تشخیصی و پیش آگهی، به کار برد، ارائه میکند. پیشرفتهای زیادی در رویکردهای آماری به سمت پیشبینی نتیجه حاصل شده است، اما یک استراتژی معقول برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی مدل مورد نیاز است، به طوری که مدلهای پیشبینی بهتر بتوانند از عملکرد پزشکی پشتیبانی کنند.
نیاز فزایندهای به پزشکی مبتنی بر شواهد شخصی که از یک رویکرد فردی برای تصمیم گیری پزشکی استفاده می کند. در این عصر کلان داده، دسترسی گستردهای به حجم زیادی از دادههای جمعآوریشده بهطور معمول و افزایش تعداد برنامههای کاربردی برای مدلهای پیشبینی، مانند تشخیص زودهنگام هدفمند بیماری و رویکردهای فردی برای آزمایشهای تشخیصی و درمان وجود دارد. مدل های پیش بینی بالینی یک چک لیست عملی ارائه می دهد که باید برای توسعه یک مدل پیش بینی معتبر در نظر گرفته شود. مراحل شامل ملاحظات اولیه مانند رسیدگی به مقادیر از دست رفته است. کدگذاری پیش بینی کننده ها؛ انتخاب اثرات اصلی و تعاملات برای یک مدل چند متغیره. برآورد پارامترهای مدل با روش های انقباض و ترکیب داده های خارجی. ارزیابی عملکرد و سودمندی؛ اعتبار سنجی داخلی؛ و قالب بندی ارائه این متن همچنین به مسائل رایجی میپردازد که مدلهای پیشبینی را غیربهینه میکنند، مانند حجم نمونه کوچک، ادعاهای اغراقآمیز و تعمیمپذیری ضعیف.
این متن عمدتاً برای اپیدمیولوژیستهای بالینی و آمارشناسان زیستی در نظر گرفته شده است. این کتاب شامل بسیاری از مطالعات موردی و کدهای R و مجموعههای داده در دسترس عموم، به عنوان یک کتاب درسی برای دوره تحصیلات تکمیلی در مورد مدلسازی پیشبینی در تشخیص و پیشآگهی مناسب است. در حالی که این کتاب ماهیت عملی دارد، همچنین دیدگاهی فلسفی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها در پزشکی ارائه می دهد که فراتر از مدل سازی پیش بینی است.
بهروزرسانیهای این نسخه جدید و توسعهیافته عبارتند از:
بحث در مورد دادههای بزرگ و پیامدهای آن برای طراحی مدلهای پیشبینی
مسائل یادگیری ماشین
شبیه سازی های بیشتر با مقادیر y از دست رفته
بحث گسترده در مورد ناهمگونی بین گروهی
شرح ShinyApp
تصویر LASSO به روز شده
مطالعات موردی جدید
tag : دانلود کتاب مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی , Download مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی , دانلود مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی , Download Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating Book , مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی دانلود , buy مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی , خرید کتاب مدلهای پیشبینی بالینی: رویکردی عملی برای توسعه، اعتبارسنجی و بهروزرسانی , دانلود کتاب Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating , کتاب Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating , دانلود Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating , خرید Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating , خرید کتاب Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.