期刊简介
《职业与健康》杂志，为半本月刊，是中华预防医学会系列杂志的“优秀期刊”。系中华预防医学会和天津市疾病预防控制中心(含天津市劳动卫生职业病研究所)主办,由中华全国总工会和国家安全生产监督管理局安全科学技术研究中心、苏州方疾病预防控制中心及天津市永久医院协办，是国内外公开发行的国家级预防医学综合性大型医学科技期刊。《职业与健康》杂志已被中国科技统计源期刊(中国科技核心期刊)、中国期刊全文数据度(CJFK)、美国化学文摘(CA)、万方——数字化期刊群等科技数据库收录。其内容是以职业医学、预防保健、基础医学为中心的全科医学范畴。以反映和交流全国各地职业卫生与职业病防治、卫生保健等科学实验与临床实践经验资料为主体，以全刊的学术性与实用性相结合为其特点，是面向国内外公开发行的一本全科医学杂志。 本刊欢迎下列来稿：职业及环境有害因素对人体影响的基础性研究;职业流行病学和现场劳动卫生学调查;职业病临床分析、诊治新法、病例报告或讨论;化学中毒事故的现场抢救、医疗及急救;工业卫生管理、卫生标准、卫生毒理学研究及环境有害因素监测技术;劳动防护工程技术及评价;卫生监督管理经验交流;与职业相关疾病或新危害因素的调查与研究;食品卫生监督与管理;学校卫生;农村卫生等。地址：天津市河东区华龙道76号。邮政编码：300011电话：(022)24333470，24333471传真：(022)24333470，24333471E-mail:zgzyyjk@yahoo.com.cn
揭秘临床预测：样本量估算的黄金法则！
时间：2024-12-20 11:12:27
临床预测模型是现代医学研究中不可或缺的工具，它们帮助医生更准确地预测疾病的发展、治疗效果以及患者的预后。构建一个可靠的临床预测模型，需要精确的样本量估算。这不仅关系到研究的科学性，也直接影响到模型的实用性和推广价值。
一、现状与问题
在医学研究中，样本量的估算是确保研究结果可靠性的关键环节。传统的样本量估算方法往往基于经验公式，如“每个预测参数至少需要10个事件（EPV, Events per Variable）”的原则。这种方法虽然简单易行，但并未考虑到多分类变量、交互作用、非线性关系等复杂因素的影响，因此在实际应用中存在一定的局限性。
二、更优的估算方法
为了解决上述问题，Richard D Riley等学者提出了一种更为精确的样本量估算方法，并开发出了实用的计算工具——pmsampsize包。这种方法不仅适用于连续、二元分类和时间到事件的结局指标，还提供了一套完整的标准来最小化过拟合的可能性，并确保关键参数的精确估计。
过拟合程度小：即预测效应的预期缩小不超过10%。
模型的表观R方值和调整R方值的绝对差值小于0.05。
精确估计残差标准差：对于连续结果模型。
精确估计预测关键时间点的人群平均结果风险：对于二元或生存结果模型。
三、实例解析
为了更好地理解这一方法，我们可以通过具体的实例来进行解析。假设我们要开发一个用于预测患者手术后恢复情况的临床预测模型，其中包含20个候选预测因子，预期事件发生率为0.174（17.4%），现有预测模型的Cox-Snell R平方值为0.288。使用pmsampsize包进行计算后，我们可以得到所需的最小样本量为662例。
四、验证阶段样本量估算
除了构建模型阶段的样本量估算外，验证模型阶段同样重要。经验估计法建议单中心外部验证至少收集100例阳性事件和100例非阳性事件；多中心外部验证则要求每家中心至少有50例阳性事件。如果目标是得出合适的校准曲线，则需要更大的样本量，至少200例阳性事件和200例非阳性事件。此外，还可以基于效应指标来计算验证阶段所需的样本量，以确保模型验证的准确性和可靠性。
五、注意事项
数据质量：高质量的数据是构建准确预测模型的基础。因此，在估算样本量时必须考虑数据的代表性和质量。
避免数据分割：在可能的情况下，应使用所有可用数据进行模型开发，并采用重采样方法（如bootstrap）进行内部验证。
机器学习的应用：当使用机器学习算法开发预测模型时，通常需要更大的样本量来防止过拟合。
外部验证的重要性：即使内部验证表现良好，也需要外部验证来评估模型在新数据集上的性能。
通过精确估算样本量并遵循一系列标准流程和技术指南，研究人员能够开发出更加可靠和有效的临床预测模型。这些模型不仅有助于提高医疗决策的质量，还能为患者带来更好的治疗结果。