职业教育委员会
第九期 临床预测模型构建R语言实操培训班
日期:2024-06-10

 第九期临床预测模型构建R语言实操培训班

各企事业单位、高等院校及科研院所

临床预测模型发表论文是目前的热点和未来的趋势,几乎所有临床问题都可以建立预测模型。然而,临床业务工作繁忙几乎没有时间去进行做基础科研实验,更不用说批量发表SCI论文。那么在不进实验室,如何完成临床医生科研SCI高效输出?如何利用既往临床大数据资料,成就SCI发表的批量化之路?临床预测模型就是利用临床数据资料发表SCI的套路模板,成为临床科研工作者发表SCI的高效途径。

中国社科教育培训中心职业教育委员会http://www.cssttcec.org.cn )联合工业与信息化技术培训网http://www.itcc.ac.cn )特举办“临床预测模型构建R语言实操培训班”。本次培训通过具体的临床数据案例进行,来提高医生的科研设计及数据分析能力,提升医学资源利用率。

一、本课程最大特点:

1. 本课程是实用医学统计分析与统计作图提高班,深度讲解临床资料统计分析中的出现频率较高新方法与难方法;

2. 本课程也是深度讲解如何基于临床资料进行挖掘,构建临床预测模型,发表高质量临床研究论文的方法学课程;

3. 课程中所有统计分析与作图均基于R语言完成,所以这也是一门针对医学专业人员的R语言培训课程!

二、主讲专家:

国内著名三甲医院临床医生,医学博士,发表SCI论文50余篇。主编临床流行病学与统计学专业著作多部。担任多本SCI杂志或中文杂志审稿人。多次受邀讲授循证医学与医学统计学方法学课程,擅长从临床研究问题出发,以案例讲解为主,授课深入浅出,通俗易懂。

三、培训时间:    20240705— 20240708   远程在线培训

                         (第一天数据及操作软件调试,共授课两天)

四、参加对象:

从事生物医学研究的临床医生、转化研究科研人员;

课题经费不足,无法进行大规模测序,但需要发表SCI论文的相关研究人员;

已获得转录组、基因组等多组学数据,需要进一步挖掘分析人员;

对生物医学大数据分析与挖掘感兴趣的其他人员。

五、培训内容:

1. R软件与RStudio获取与安装;

2. R中数据集的创建及外部数据导入;

3. R中描述统计与基础绘图应用;

4. R中基础统计分析简介:t检验与方差分析,卡方检验与秩和检验;

5. 一般线性模型与复杂方差分析;

6. 广义线性模型:Logistic回归与泊松回归;

7. 生存分析与Cox回归模型的R实现;

8. Fine&Gray检验与竞争风险模型的R实现;

9. 多元回归中变量筛选方法;

10. 回归模型可视化与临床预测模型构建(各类回归模型的Nomogram列线图绘制);

11. 临床预测模型的评价与验证(包括C-statistics计算,NRI与IDI的计算,Calibration曲线绘制,DCA决策曲线分析);

12. 正则化技术:岭回归与Lasso回归的R实现;

六、课程大纲

一、R软件与RStudio的安装

1.R的获取与安装;

2.RStudio获取与安装;

3.R程序包的安装及帮助文档的查看

二、R中数据集创建及数据导入

1.数据集概念与结构;

2.外部数据的导入

三、R中描述统计与基础绘图

1.R描述统计:

1)统计描述指标及计算;

2)频数表和列联表;

2. R基础绘图:

1图形参数;

2条形图;

3箱式图;

4散点图

四、R中基础统计分析方法

1.t检验与方差分析:

1)组间t检验;

2)组间秩和检验;

3)单因素方差分析与协方差分析;

4)双因素方差分析;

5Kruskal-Wallis H 检验;Friedman检验;

2.卡方检验与秩和检验:

1)四格表的卡方检验;

2)行×列表(列联表)资料处理;

3)秩和检验处理列联表资料;

4)相关分析

五、一般线性模型的R实现

1.R实现简单线性回归;

2.R实现多重线性回归;

3.线性回归方法解决方差分析的问题

六、广义线性模型的R实现

1.R实现Logistic回归:

1)广义线性模型和glm()函数;

2Logistic回归模型;

3Logistic回归列线图绘制;

4C-Statistics 计算)

2.R实现泊松回归模型

七、Cox比例风险模型与竞争风险模型R实现

1.生存分析与Cox比例风险模型原理;

2.K-M分析、Log-rank检验和Cox回归

3.Cox比例风险模型列线图绘制;

4.Fine&Gray检验与竞争风险模型

八、多因素回归分析中变量筛选方法

1.多因素回归分析中变量筛选方法

九、回归模型可视化与临床预测模型构建

1.Logistic回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制

2.Cox回归模型的可视化及Nomogram列线图的绘制

3.预测模型构建的一般方法及案例解读

十、临床预测模型的评价与验证

1.C-statistics计算;

2.NRI的计算;

3.IDI的计算;

4.DCA决策曲线分析

十一、正则化技术:岭回归与Lasso回归R实现

1.正则化方法原理介绍;

2.岭回归与Lasso回归

十二、辅助课程

1.学后交流、微信群、QQ群建立;

2.咨询、合作。

3.专业技术团队深入探讨。

七、报名联系方式:

联系人期老师                  手机(微信同号):15210196261

电话:010-56129268                官方咨询QQ513692711

E_mailcashq_ict@vip.163.com     网址 http://www.cssttcec.org.cn  

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