-utfg.png)
传统方法，如逻辑回归，已被广泛用于识别风险因素和预测疾病概率。 然而，随着高级统计技术的发展，机器学习模型为提高预测准确性提供了有前景的替代方案。 机器学习和普通回归构建预测模型哪个更好？机器学习真的比传统回归强吗？模型性能一定更好吗？
-fpnx.png)
就在前几天，我们刚刚报道了浙大附属二院王建安院士发表在医学顶刊《柳叶刀》的临床试验论文，今天又看到一篇浙大二院的论文，和诸位分享一下！ 浙大二院王建安院士领衔，连发医学顶刊柳叶刀、NEJM 2025年4月2日，
孟德尔随机化文章真的风波不断，因为太火爆了，很多同学问：“郑老师，孟德尔随机化的文章现在还能发吗？是不是被封杀了？” 孟德尔随机化真的凉凉了吗？并不！ 这两天刚好看到一篇北京大学第三医院唐熠达教授团队发表在JAMA子刊
为什么说P<0.025，研究结果也没有统计学差异呢？ 多组样本，同时也有两个共同主要结局，如果只考虑多样本的假阳性控制，那假阳性控制也是失败的。 之前，柳叶刀子刊《Ebiomedicine》杂志发表了一篇三臂、优效性随机临床试验研究结果，我们对其进行
现如今，在预测模型领域中，传统回归模型和机器学习模型应用已经十分广泛，各有优缺点。 在机器学习构建预测模型文章中，也经常出现Logistic回归。 那为什么郑老师说，如果机器学习预测模型差别不大，首推传统logistic回归呢？ 借上海交通大学学者2025年5月发表的一篇文章，一起来探讨一下！ 这篇
2025年6月25日，复旦大学附属华山医院徐文东教授为论文通讯作者，在医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=42.7）杂志上发表一项多中心随机对照临床研究。 研究首次报道“以外科手术治疗失语症”。旨在评估在慢性脑卒中后失语症患者中，于椎间孔处切断右侧第七颈神经（C7 neurotomy, NC7
2025年7月2日，浙江大学公共卫生学院杨仕贵教授用全球疾病负担公共数据库（GBD）数据在医学顶刊《BMJ》（医学一区top，IF=42.7）发表了一篇研究论文。 旨在挖掘GBD
在医疗保健决策中，患者的观点是与临床和经济证据一起的重要信息来源。因此，临床研究中的患者和公众参与（PPI），特别是在随机对照试验中，越来越被认为是与患者的需求和偏好产生共鸣的基于证据的决策的必要条件。
预测模型的验证是模型发表和应用的必不可少的环节。模型验证的目的是评估模型的可重复性和可移植性，通常涉及内部和外部验证过程。 内部验证用的是模型开发时的数据集，主要关注可重复性。外部验证主要看可推广性（可移植性）。 内部验证主要包括随机分割法和重新采样技术，如交叉验证和自助法（bootstrappin
2025年3月21日，医学顶刊《NEJM》（医学一区top，IF=96.2）发表了一篇题为：“Global Effect of Cardiovascular Risk Factors on Lifetime Estimates”，整合了来自6大洲39个国家、133个队列的2,078,948名参与者的
Zstats交流群
联系助教
请输入助教告诉您的积分券
如果不填写积分券，将直接使用当前余额支付
请稍候，正在为您生成支付订单
请使用扫描二维码完成支付
二维码获取失败
支付二维码获取失败，请点击重新获取
请稍候，正在为您完成支付
正在使用积分券兑换，然后完成支付 正在使用当前余额完成支付
您的订单已支付完成，页面将在 秒后自动关闭
支付过程中出现错误，请重新选择支付方式
