针对金融危机预警,FR、STV、KLR和DCSD 4种模型对数据有特殊要求,造成应用上的困难,预测能力不足的问题。在Cox and Oakes基于存活分析提出的等比例危险模型(PHM)的基础上,利用31个样本国家的年度数据资料,采用13个相关预警变量,构建金...针对金融危机预警,FR、STV、KLR和DCSD 4种模型对数据有特殊要求,造成应用上的困难,预测能力不足的问题。在Cox and Oakes基于存活分析提出的等比例危险模型(PHM)的基础上,利用31个样本国家的年度数据资料,采用13个相关预警变量,构建金融危机前一年的PHM预警模型,并进行实证分析,提出一种的金融危机预警模型。通过对预测期间17个测试国进行的模型预警效果检验,认为该模型预警能力较佳。展开更多
目的系统评价胰十二指肠切除术后胰瘘(POPF)风险预测模型,为临床筛选应用POPF相关风险模型提供参考。方法本研究根据PRISMA指南完成,PROSPERO注册号:CRD42023437672。计算机检索PubMed、Scopus、Embase、Web of Science、Cochrane Libr...目的系统评价胰十二指肠切除术后胰瘘(POPF)风险预测模型,为临床筛选应用POPF相关风险模型提供参考。方法本研究根据PRISMA指南完成,PROSPERO注册号:CRD42023437672。计算机检索PubMed、Scopus、Embase、Web of Science、Cochrane Library、中国知网、维普网、万方、中华医学期刊全文数据库和中国生物医学文献数据库公开发表的胰十二指肠切除POPF风险预测模型构建的研究文献,检索时限为建库至2024年4月26日。采用PROBAST工具评价文献质量,RevMan 5.4、MedCalc软件进行Meta分析。结果共纳入36篇文献、20119例患者,胰十二指肠切除POPF发生率为7.4%~47.8%。36篇文献中,共构建55个风险预测模型,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.690~0.952,其中52个模型AUC>0.7。文献质量评价结果均为高偏倚风险和适用性好。采用MedCalc软件对模型预测性能AUC进行统计学分析,合并的AUC为0.833(95%CI:0.808~0.857)。Meta分析显示:BMI、术后第1天引流液淀粉酶、术前血清白蛋白、胰管直径、胰腺质地、脂肪评分、肿瘤位置、失血量、性别、手术时间、主胰管指数、胰腺CT值是POPF的预测因子(P值均<0.05)。结论目前胰十二指肠切除POPF风险预测模型仍处于探索阶段,大部分预测模型的校准方法缺失,缺少外部验证,仅仅采用单因素分析筛选变量,偏倚风险较高,未来还需完善模型构建方法,以开发出预测准确度更高的风险预测模型。展开更多
文摘针对金融危机预警,FR、STV、KLR和DCSD 4种模型对数据有特殊要求,造成应用上的困难,预测能力不足的问题。在Cox and Oakes基于存活分析提出的等比例危险模型(PHM)的基础上,利用31个样本国家的年度数据资料,采用13个相关预警变量,构建金融危机前一年的PHM预警模型,并进行实证分析,提出一种的金融危机预警模型。通过对预测期间17个测试国进行的模型预警效果检验,认为该模型预警能力较佳。
文摘目的系统评价胰十二指肠切除术后胰瘘(POPF)风险预测模型,为临床筛选应用POPF相关风险模型提供参考。方法本研究根据PRISMA指南完成,PROSPERO注册号:CRD42023437672。计算机检索PubMed、Scopus、Embase、Web of Science、Cochrane Library、中国知网、维普网、万方、中华医学期刊全文数据库和中国生物医学文献数据库公开发表的胰十二指肠切除POPF风险预测模型构建的研究文献,检索时限为建库至2024年4月26日。采用PROBAST工具评价文献质量,RevMan 5.4、MedCalc软件进行Meta分析。结果共纳入36篇文献、20119例患者,胰十二指肠切除POPF发生率为7.4%~47.8%。36篇文献中,共构建55个风险预测模型,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.690~0.952,其中52个模型AUC>0.7。文献质量评价结果均为高偏倚风险和适用性好。采用MedCalc软件对模型预测性能AUC进行统计学分析,合并的AUC为0.833(95%CI:0.808~0.857)。Meta分析显示:BMI、术后第1天引流液淀粉酶、术前血清白蛋白、胰管直径、胰腺质地、脂肪评分、肿瘤位置、失血量、性别、手术时间、主胰管指数、胰腺CT值是POPF的预测因子(P值均<0.05)。结论目前胰十二指肠切除POPF风险预测模型仍处于探索阶段,大部分预测模型的校准方法缺失,缺少外部验证,仅仅采用单因素分析筛选变量,偏倚风险较高,未来还需完善模型构建方法,以开发出预测准确度更高的风险预测模型。