liyaze0102
论文模型构建方法如下：
首先要明确撰写论文的目的。
建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的，也许那些部门还在经济上提供了资助，这时论文具有向特定部门汇报的目的，但即使在其他情况下，都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结，使有关的技术人员读了之后，相信模型假设的合理性，理解在建立模型过程中所用方法的适用性，从而确信该模型的数据和结论，放心地应用于实践中。
当然，一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次，要注意论文的条理性。
（一）问题提出和假设的合理性
在撰写论文时，应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体，因此，首先要简单地说明问题的情景，即要说清事情的来龙去脉。
列出必要数据，提出要解决的问题，并给出研究对象的关键信息的内容，它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象，以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。
对情景的说明，不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的，还要补充一些假设，模型假设是建立模型中非常关键的一步，关系到模型的成败和优劣。所以，应该细致地分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量，并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。
由于假设一般不是实际问题直接提供的，它们因人而异，所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面：
（1）论文中的假设要以严格、确切的语言来表达，使读者不致产生任何曲解。
（2）所提出的假设确实是建立模型所必需的，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（3）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。
（二）模型的建立
在做出假设后，我们就可以在论文中引进变量及其记号，抽象而确切地表达它们的关系，通过一定的方法，最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题，此处，一定要用分析和论证的方法，即说理的方法，让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大，影响论文的说服力，需要推理和论证的地方，应该有推导的过程而且应该力求严谨。
引用现成定理时，要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号，必须在第一次出现时加以说明。总之，要把得到模型的过程表达清楚，使读者获得判断模型科学性的一个依据。
（三）模型的计算与分析
把实际问题归结为一定的问题后，就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明，并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图，来形象地表达数值计算结果。基于计算结果，可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。
有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
（四）模型的讨论
对所作的模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。
通常，应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较，并实事求是地指出模型的使用范围。
除正文外，论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚，让人看到论文的新意。
语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样，要求达意、干练。不要把一句句子写得太长，使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句，切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态，科学命题与判断过程一般使用现在时态。
最后，论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明，字迹力求端正。
樱花落雨
1.提出科学问题
2.收集临床资料
3.选择合适统计学方法
4.选择合适的统计软件
5.评估结果，结合专业知识回答科学问题
这个框架真的很好用的，我在间接性残废地学习统计一年多以来，觉着这样的框架才是真正的功夫。将自己的统计工作，时刻比对这这五点进行下去，才不至于工作做了一半发现少了数据，然后重头返工，要么就是做到一半不知道怎么结束这项工作。
坑，是开始时候自己就给自己挖好了。我要做的就是选择一条好走的路，没有坑的路。
这个框架里，最难的是第一条，提出一个科学问题，往往别人忽略。
第三第四是结果的展示阶段，出了一张图，p值<然后就可以万事大吉，所以也是各种帖子热衷展示的。当然，就像自己的内在不能总是拿出来展示，只能通过拍照的方式进行外表展示。所以，方法类的学习帖子一般作为自己学习笔记真的非常棒，但是为了技术而技术，为了搞出一个模型去收集数据，有点本末倒置了。我们是为了想解决一个实实在在临床问题，去收集数据，用统计学方法得出结论，从而提示医生如何对患者采取治疗措施，从而减少患者住院时间，减轻患者的病情，延长患者总生存时间。（这是我的初心吧）
闲话聊完，开始水这一篇的主角临床预测模型。我是看到公众号上《简单易懂》，觉得写的比较好，就忍不住想自己也写一点东西，毕竟自己摸鱼一年多了，一篇像样的文章都没出来，总得要做点什么来缓解自己无处释放的才华，所以打算对照自己学习路径以及课题需要，进行一系列临床模型构建的笔记输出。
《简单易懂》 上对于临床预测模型的解释和举例，真的很通俗易懂了。临床模型是什么嘞：
临床模型，把它看成y=ax+b，通过身高预测孩子的升高，就像我们在儿科考试中遇到，给你有几个骨头预测小孩多大一样。而这个公式怎么来的，以及这个公式靠不靠谱就是模型构建的大部分内容了。
学术一点话就是 模型构建和模型评价 ，在医学类临床资料统计中，我们常用的有 线性回归，逻辑回归，cox回归 等。
在我们拿到收集好的数据时候，我们要开始构建预测模型了，我们首先面对的一个问题就是该选择什么的因素纳入分析？
周支瑞老师对这种情况给出了三条原则：
1.当自己样本量足够大（每一个研究因素至少有20个患者，比如我想研究20个因素，那么我有400例以上的患者），那就SPSS软件中在Logistic回归和Cox回归中给出了7种变量筛选的方法，任君挑选；
2.如果不满足样本足够大，那么这个时候比较通用的做法是单因素cox回归（详见参考资料4，5）。用spss点点点，把所有因素都放进去，然后点cox回归，看p值，将 p值< 的因素都挑选出来，进行多因素cox回归；
3.这个时候会出现，统计学不显著但是临床意义明确，例如，前列腺癌的gleason评分， 单因素分析结果 与 已知临床专业知识 决定纳入回归方程的变量。
这张周支瑞老师总结的“ 三种预测模型的研究思路 ”，真的大而全。
步骤1. 首先筛选影响低出独立影响因素，构建Logistic回归模型；
步骤2.绘制Nomogram；
步骤3.计算模型的区分度 C-Statistics。有三种方法可以计算其C-Statistics。
步骤4.重抽样的方法进行模型验证，并绘制Calibration曲线
步骤 1. 我们首先使用Cox回归基于构建预测模型并筛选独立预后因素（用于建模的数据集一般称为训练集或者内部数据集）。
步骤 2. 我们就以这三个独立的预后因素绘制Nomogram，建模完成。
步骤 3. 对上述两步所构建的预测模型的区分能力 (Discrimination) 进行评价，并计算C-index。
步骤 4. 对模型进行验证，可通过外部数据集进行验证，如果无法获得外部数据集，笔者推荐采用Bootstrap冲抽样法基于训练集验证模型并绘制校正曲线(Calibration plot)。
Cox回归模型中C-Index计算，Nomogram绘制过程，Bootstrap法验证模型及绘制标准曲线
净重新分类指数(NRI) 这个指标最初用于评价诊断试验中新的诊断指标较旧诊断指标把研究对象进行正确分类在数量上的变化。
综合判别改善指数 (Integrated Discrimination Improvement, IDI)用于判断预测模型改善情况
决策曲线 (Decision Curve Analysis)：寻找一个预测净受益最大的模型
外部数据验证
内部数据重抽样验证
这个是真功夫，就像单细胞测序，有的人4例结肠癌单细胞测序可以发在NC，有了人只能一直砸在手里，总是分析不出来。所以，功夫在日常积累中。
参考资料：
根据学术堂的了解，在动手书写学位SCI医学论文之前，首先要在头脑里详细构思SCI医学论文的整体结构，多参考其他的SCI医学论文的写法，列出详细的提纲，并尽可能的
小美人杰西卡 3人参与回答 2023-12-10 具体的统计学分析方法，我在网上看到过这方面的视频，是赵清波教授讲的，您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审
冰箱在说话 5人参与回答 2023-12-10 近年来，AI人工智慧结合健康领域，为人们提供更好更高效的健康服务体验，可以结合医疗数据资料及临床专业知识，提供诊断建议和治疗计画。近日《PLoS Medicin
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