引言60万人构建的机器学习预测模型你见过吗？老郑也是第一次看到。武汉大学研究团队使用超40万名患者数据对模型进行训练、内部验证和测试，另外使用MIMIC数据库20万人数据进行外部验证，使用三种机器学习算法开发最佳快速脓毒症筛查工具（qSepsis）。下面让我们一起来看一下这篇文章！2025年1月，武汉大学的学者在医学顶级期刊Lancet子刊《eClinicalMedicine》（医学一区top，I

引言本周末开课：机器学习方法11.30-12.1 R语言构建机器学习课程开启，欢迎报名开启类实验作为非随机对照研究，需要非常规的统计学方法。双重差分（DID）法啦是其中一种。今天分享一篇类实验研究，研究团队使用双重差分（DID）法分析，发文柳叶刀子刊！让我们先来看看本文的研究设计：1.数据收集与处理：划分为处理组（受到政策影响的组）和对照组（未受到政策影响的组）；使用贝叶斯空间模型估计每个乡镇的急

【欢迎你阅读浙中大郑老师团队撰写的统计科普文章】今天分享的两篇文章，同一天发表在同一个一区杂志，统计学方法具有很高的相似性。两篇文章均使用了Cox回归和RCS分析暴露因素与结果之间的关系，并用森林之神Boruta算法筛选关键特征变量，构建并评估机器学习预测模型。文章一2024年12月18日，福建医科大学学者在期刊《Cardiovascular Diabetology》（医学一区top，IF=8..

【欢迎阅读浙中大郑老师撰写的统计科普文】在机器学习中，为了确保所构建的预测模型既有效又稳定，研究者不会将所有的数据一股脑儿地用于训练模型，这是因为，仅凭训练集上的表现无法全面评估模型的性能。于是，研究者将数据集划分为训练集和验证集，以进行内部验证。内部验证是基于模型开发队列数据进行的验证，通常内部验证也是作为模型开发的一部分，其目的是检验模型开发过程的可重复性，并且防止模型过度拟合以致高估模型的性

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这篇《Lancet》研究最好的地方在于，它不是一个定性指控，而是一个用统计方法量化问题的尝试。他们只审计了含有有效PMID的引用，这部分占总引用的77%，书籍、网站等灰色文献被排除在外。因为这些假引用做得太像真的了，不仅主题相关，作者是真实存在的学者，而且年份合理，格式规范，肉眼很难分辨。如果换算成更具体的数字，我们会发现伪造率从2023年的约4篇/万篇，飙升至2025年底的51.3篇/万篇，20

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统计服务，欢迎咨询！培训 | 医院回顾性数据分析与预测模型一对一高级学习班，快速掌握R语言分析技巧顶级医学期刊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。本系列推文的第1篇介绍了BMJ指南中几类模型内部验证的方法以及外部验证研究的意义。第1篇：顶级期刊BMJ最新临床统计指南：为什么我们需要验证预测模型？本文为系列推文第2篇，我们将继续