就在GBD官方刚刚公布最新数据之际，Lancet主刊汇总发表了6篇GBD合作者的文章，这些文章都详细介绍了数据源、各种数据的处理方法以及数据概况等。
顶级医学期刊BMJ在2023年底陆续发布了三篇临床预测模型评估指南，为研究人员开展临床预测模型研究提供了权威的参考资料。本系列推文的前两篇围绕BMJ指南的内容详细介绍了模型内部验证和外部验证方法。而本推文是模型评估系列文章的最后一篇，将结合案例针对性地介绍如何计算外部验证所需的样本量。
徐瑞华教授指出：“进行传统化疗的晚期胃/GEJ腺癌患者的预后较差，开展全球Ⅲ期RATIONALE-305试验的目的是改善这部分患者的预后。此次替雷利珠单抗联合化疗获得NMPA批准，为晚期胃/GEJ腺癌患者提供了另一种治疗选择。预计此疗法将很快成为中国晚期胃/GEJ腺癌患者的新的标准治疗方案。”
这项研究利用机器学习模型对过去25年的癌症研究文献进行了一次“大扫描”，结果显示，截止至 2025 年 3 月，中国累计发表 17.8 万篇癌症方面的研究论文，但其中高达 35%可能来自于论文工厂。
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2024年5月30日，医学顶刊《Lancet》在线发表了由中山大学肿瘤防治中心马骏院士领衔的针对鼻咽癌防治的CONTINUUM试验的主要结果，题为：“Induction-concurrent chemoradiotherapy with or without sintilimab in patients with locoregionally advanced nasopharyngeal carcinoma in China (CONTINUUM): a multicentre, open-label, parallel-group, randomised, controlled, phase 3 trial”，探索在标准放化疗基础上联合国产创新药PD-1抗体信迪利单抗治疗高危局部晚期鼻咽癌的治疗效果。
倾向性评分（Propensity Score，PS）的概念首次由Rosenbaum和Rubin在1983年基于反事实理论提出应用于流行病学研究，如今常用于医学、公共卫生、经济学等领域。尤其在真实世界研究中，倾向性得分匹配的应用可以减少数据偏差以及混杂因素的影响，得出更严谨可靠的结果。
GBD数据库是被玩明白了！中国医科大学李咏泽教授团队用GBD数据库写了一篇文章，在医学顶刊BMJ发表，一作是一名硕士生。
在影响因素研究领域，众所周知，传统回归方法用得最多。机器学习方法也可以用于识别关键预测因子，是否可以应用在影响因素研究中呢？
中国学者再次刷新了记录！医学顶刊NEJM首次同时刊登两篇由同一中国团队开展的不同药物的临床研究的文章，这也是首次与中国学术会议同步发布研究结果。
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