医学研究中常见动态预测模型方法介绍

风险预测模型可预测个体的疾病风险,对疾病预防、治疗和预后管理等决策有重要价值。现有风险预测模型多仅使用单一时间截面的变量数据的静态模型,未考虑疾病进展过程中的诸多变化而导致预测准确性受限。动态预测模型可纳入随访期间同一指标的重复测量的纵向数据,捕捉个体特征随时间的纵向变化趋势,描述个体疾病风险的动态轨迹并提高模型的预测精度,然而其目前在医学研究中的应用仍然较少。本文总结目前常用的风险预测动态模型:联合模型、界标模型和贝叶斯动态模型,介绍各自应用场景、优缺点和软件实现并进行比较,以期为未来动态预测模型在医学研究中的应用提供方法学参考。