欢迎来看鳄梨的生信提分笔记！今天是黄金周中最后一篇文献解读内容了。俗话说知己知彼，百战不殆。明白优质的高分文章妙在哪里，我们才能有针对性地学习和提升，模仿，甚至超越它们！
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10/04 - 文献解读（三）（还真能加分！）
10/05 - 搭建工具介绍（要代码大牛才行吗？）
10/06 - 自建数据库介绍
10/07 - 雪球百宝箱（期待你来挖宝！）
今天我们一口气为大家带来两篇Top期刊文献！如果你被前两天30+、10+的豪华数值轰炸得缺少信心，不妨看看这两篇10分以内的文章。SCI发表经验积累到一定程度时，从追求数量转为追求质量是必然的事情。所以科研小白生信小白也可以早做打算！也不用担心入门困难的问题，现在添加雪球老师好友，就可以丝滑开展答疑体验。
Identification and validation of an explainable prediction model of acute kidney injury with prognostic implications in critically ill children: a prospective multicenter cohort study
确定和验证对危重症儿童预后有影响的急性肾损伤可解释预测模型：一项前瞻性多中心队列研究
期刊：eClinicalMedicine
影响因子：9.6
发表时间：2024/01/04
通讯单位：苏州大学附属儿童医院
这篇文献亮点之一在于利用SHAP，解释了模型整体和局部的功能，分析如何结合个性化输入数据，对特定个体做出某种预测。不过，鳄梨也有大胆预测：搭建在线诊断预测工具作为一种新风向，各大期刊未来对模型解释的要求也会更高。所以趁着发文的技术要求还没有继续走高，还是抢占先机为好！
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整体解释
局部解释
这篇文章呈现的在线工具纳入了8个临床变量，和上一篇10+SCI纳入的数目相似。如果研究的疾病较为复杂，需要结合更多变量考虑，（如30+文献中超过20条评价标准）而导致自己无法顺利处理，欢迎随时联系雪球老师，回复“个性化”探讨优化模型的可能性。
Development and validation of a machine learning-based predictive model for assessing the 90-day prognostic outcome of patients with spontaneous intracerebral hemorrhage
开发并验证基于机器学习的预测模型，用于评估自发性脑内出血患者的 90 天预后结果
期刊：Journal of Translational Medicine
影响因子：6.1
发表时间：2024/03/04
通讯单位：安徽医科大学第一附属医院
这篇文章比较了五种机器学习模型（LR、RF、XGB哦哦身体、LightGBM和SVM）的预测性能，选择了效果最好的RF模型。用SHAP方法解释了变量对结果的影响。
根据综合AUC和变量重要性的折线图，选取了重要性排名前五的指标构建网络计算器，结果如下。
这两篇文献所需的工作量有没有让大家感觉轻松一些呢？最开始，在线应用只是相当于列线图的一种无纸化形式，而随着机器学习技术的普及和演化，网站应用也被开发出更多功能，也能够予以更清晰的解释。量变终将引起质变，而等到研究数目开始饱和才想加入，就太晚了。雪球老师团队积极分享各种前沿且易于复现的套路，也是希望大家及时跟上脚步，学习和发文都不掉队！因此，也不要担忧自己对新技术新方法的有心无力，有困难，就来找雪球老师。
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