诊断模型和预后模型是目前应用最广泛的临床预测模型，但是在临床科研中很容易将其弄混，无从下手，接下来手把手教会你如何区分这两种模型！
认真往下看！全是你想要的干货知识哦！
一、诊断模型
诊断模型其实就是诊断试验准确新研究的延伸，可以理解为在诊断试验过程中，联合多种诊断指标，以提高诊断准确度。
1. 用途：用来预测个体患者患有某种疾病的概率
2. 研究对象：通常应用于表现出某种症状的患者
3. 结局变量：一般选患者的当前状态，如：是否患有某种疾病？
来自《临床预测模型从入门到经通》课程截图
要注意的是，在诊断模型中预测因子和结局指标要在同时测量。
与传统的诊断试验准确度的研究相比，诊断模型中引入了概率思维，诊断结果不再局限于音新或是阳新，而是引入一种新的思维，就比如：人没有绝对的「健康」和「患病」。
诊断模型预测出的是患者患有某种疾病的概率，医生在临床工作中，可以结合模型预测出的患病率以结合自身经验来判断下一步的治疗措施。
通过什么关键词查找一篇诊断模型 SCI？
标题
Diagnosti、Diagnostic model 等词
疾病名称
摘要&关键词
Discrimination、ROC、AUC、Sensitivity、Specificity 等词
二、预后模型
与诊断模型不同的是，预后模型在确定了患者初始状态和预测因子之后，需要跟踪患者的生存状态，再记录是否发生结局事件以及结局事件发生的具体事件。通常预后模型要用到纵向数据。
1. 用途：用来预测个体患者在未来的某一时刻发生某一事件的概率
2. 研究对象：患者应处于同样的起始状态（比如：确诊为某种疾病）
3. 结局变量：患者将来是否发生某一事件（比如：是否死亡）
4. 是否有时间纬度：一般有时间维度（比如：5 年生存概率）
来自《临床预测模型从入门到经通》课程截图
通过什么关键词查找一篇预后模型 SCI？
标题
Prognostic、Prediction、5-year survival 等词
结局事件：Death、Relapse
摘要&关键词
Follow-up、Survival probability、Risk group 等词
Discrimination、C statistics、Calibration 等词
三、如何区分诊断模型和预后模型？
(1) 在测量时间维度上
诊断模型的预测因子和结局变量是在同一时间测量的。
预后模型的预测因子在前，结局变量考虑在后。
(2) 在报告准则和方法学质量上
诊断模型既属于预测模型（TRIPOD，PROBAST）,也属于诊断类研究（STARD update，QUADAS-2）。
预后模型主要参考预测模型（TRIPOD，PROBAST），也应参考预后类研究的注意事项。
(3) 在模型的应用目的上
诊断模型：诊断结果直接影响到之后要采取的治疗措施。
预后模型：主要用于指导病人的健康教育，预后管理，生活方式干预。另外预后模型还可以作为临床研究的替代结局指标。
弄清楚预测模型的分类也有助于更好的设计研究和进行研究报告的撰写。
当然，想要系统学习临床预测模型，只了解这两种模型的应用还远远不够，还需要跟着有经验的老师，学习好的预测模型是什么样的，都有哪些实草方法，每一步应该怎么做。
为了帮助想要做临床预测模型的临床工作者，丁香园特邀两位大佬：
一位是有 10 年临床预测模型经验，在预测模型国际最前沿团队工作的
——王九谊老师
一位是协和流病与统计学博士，发表多篇高质量 SCI 的
——谷鸿秋老师
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