第38期分享会-动态预测模型文章分享-联合法模型
分享文章：通过纵向D-二聚体分析动态评估癌症患者静脉血栓栓塞风险：一项前瞻性研究
全文地址：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7317804/
摘要
背景：
静脉血栓栓塞症（VTE）是癌症的常见并发症。D-二聚体升高与癌症相关性VTE风险的增加有着密切联系。目前尚不清楚D-二聚体随时间的变化是否包含额外的预后信息，这些信息可在临床上用于VTE的动态预测。
目的：
探讨D-二聚体纵向轨迹在癌症相关VTE个性化预测中的潜在作用。
患者/方法：
共前瞻性入组了167例活动性恶性肿瘤患者（胃肠道：n = 59 [35%]，肺：n = 56 [34%]，脑：n = 50 [30%]，其他：n = 2 [1%];转移性疾病：n = 74 [44%]）。在基线和602次每月随访访视期间测量D-二聚体（中位数= 0.8 µg/mL [第25 - 75百分位数：0.4-2.0]）。采用纵向和至事件发生时间数据的联合模型来量化D-二聚体轨迹与VTE前瞻性风险之间的相关性。
结果：
20例患者发生VTE（250天VTE风险= 12.1%，95%置信区间[CI]，7.8-18.5）。在发生VTE的患者中，D-二聚体每月增加34%（0.47 µg/mL/月，95% CI，0.220.72，P <0.0001），但在未发生VTE的患者中，D-二聚体保持不变（每月变化= −0.06 µg/mL，95% CI，−0.15至0.02，P = 0.121）。在联合建模中，D-二聚体轨迹加倍与VTE风险增加2.8倍相关（风险比= 2.78; 95%置信区间：1.69-4.58，P <0.00001）。 该结果与已确定的VTE风险因素无关。可以获得以个体患者的D-二聚体轨迹为条件的VTE的高度个性化的动态预测。
结论：
D-二聚体在癌症相关性VTE发生前升高，但在无VTE的患者中随时间保持恒定。本研究证明了D-二聚体的纵向轨迹可以促进肿瘤环境中VTE风险的个性化评估。
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开课目的及前言
预测模型作为真实世界研究的重要组成部分，其研究被广泛开展。但是，传统的预测模型利用基线数据对最终的生存结果进行预测，这种模型无法纳入患者在后续随访中可能会动态变化的重要数据（比如肿瘤标记物的动态变化）。 以上情况在统计学中会产生估计偏差情况，也是不符合临床实际的。近年来发展起来的动态预测模型方法，利用患者的多次随访数据，结合患者的基线数据，对最终患者的额生存结果（或类似的time to event事件）进行估计。其发文量呈现快速增长趋势。
在临床实际中，医生会根据患者的动态变化指标做出进一步诊断及治疗的判断。动态预测模型结合患者的纵向数据与最终的生存结果，对于最终结果进行更加准备的预测。由于当前R语言在医学统计工作中占据重要地位，但很多临床大夫、护士因为时间工作关系很难将R语言与临床科研相结合，故开设R语言动态预测模型课程，旨在快速让学员掌握统计工作中常用到的R语言，助力临床科研工作。天企助力(天津)生产力促进有限公司特举办“基于R语言的动态预测模型课程培训班”。
预测模型类文章目前总结起来发展经历了以下三个阶段：
基于传统流行病学的列线图模型（本质都是cox回归及glm回归），简单的统计学分析模型，是模型依赖的方法，临床上实际情况很难满足其前提假设，实际效果不好。
基于机器学习/深度学习的预测模型的构建（在数据上提高了维度，在算法上引入了机器学习），虽然算法上引入了机器学习模型，处理数据更加灵活，模型的假设也更少。但是在使用的数据上还是患者的一次基线数据进行预测，与临床实际不符。
基于纵向数据的动态预测模型（基于纵向多次随访数据，模型应用联合模型等动态预测模型方法），应用患者的多次随访数据对最终的生存结果进行预测，从数据和方法上都更类似于临床实际。
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数据上必须有同一个患者的多次随访数据，相对于既往横断面一次基线数据，数据的收集难度更大，而且动态预测模型需拟合纵向的线性混合模型，因此需要的数据量较大。这就提示我们如果能收集到如上数据更加容易发高分文章。
应用方法学动态预测模型需首先掌握普通生存分析及普通预测模型的方法，并且还需要熟悉纵向数据分析的广义线性混合模型，再次基础上还需要掌握tidyverse语法基础来将自己的数据转换为满足函数要求的纵向数据，另外对于联合模型，模型的结合形式及变量选择也均需要从临床背景及统计学方法考虑。
近期高分文章举例
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灵活胖子-独自
双一流学校肿瘤学博士毕业，目前就职于国内五大肿瘤中心之一。科研方向为真实世界研究，生物信息学分析及人工智能研究。目前以第一或共同第一作者身份发表SCI论文10余篇，累计IF50+。目前与国内多个院校及医院有科研合作。联合翻译小组同学，在国内第一次将jmbayes2及dynamicLM全文翻译为中文并在公众号发表。
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