鑽石舞台

題記：

時下，大環境影響，很多實驗無法開展，很多臨床被試也難以招募，那麼不做實驗、不寫meta分析、不做生信，如何才能發表研究性論著(research article)呢？

臨床研究相關工作人員(醫生)，如何利用已有臨床數據發表屬於自己的研究成果？如何基於臨床資料構建臨床預測模型？如何快速學會一篇臨床預測模型的SCI文章所需的數據結果？針對這些問題，我們組織了這次：基於R語言的臨床預測模型構建與數據分析。希望能夠滿足大家的臨床科研需求！

課程特色：本課程是以1）預測模型構建為主線深度講解臨床資料分析中的新方法與難方法；2）課程中所有分析與作圖均基於R語言完成，所以也是一門針對醫學專業人員的R語言培訓課程；3）以SCI中所需要的結果為實例完成臨床預測模型構建方法培訓！目的是學員經過兩天的認真學習，就可以完成臨床預測模型的SCI文章所需數據和結果！本課程為臨床醫生、醫學研究生及臨床研究相關工作人員量身定製，充分考慮臨床醫生與醫學研究生自身特點以及臨床科研的實際需求而設立。課程中會通過真實的臨床研究案例，對各類型臨床研究從統計到設計進行「局部解剖」，力求完全貼近臨床研究數據統計分析的實戰。授課老師希望通過這樣的培訓課程真正做到「會使用R語言」、「會構建臨床預測模型」。

授課內容涉及：1.R軟件與RStudio獲取與安裝；2.R中數據集的創建及外部數據導入；3.R中描述統計與基礎繪圖應用；4.R中基礎統計分析簡介：t檢驗與方差分析，卡方檢驗與秩和檢驗；5.一般線性模型與複雜方差分析；6.廣義線性模型：Logistic回歸與泊松回歸；7.生存分析與Cox回歸；8.Fine&Gray檢驗與競爭風險模型；9.多元回歸中變量篩選方法；10.回歸模型可視化與臨床預測模型構建（各類回歸模型的Nomogram列線圖繪製）；11.臨床預測模型的評價與驗證（包括C-statistics計算，NRI與IDI的計算，Calibration曲線繪製，DCA決策曲線分析）；12.診斷試驗數據ROC分析與曲線繪製；13.傾向性匹配得分（PSM）分析；14.複雜生存曲線、亞組分析森林圖等圖形繪製。

注意：本「臨床預測模型構建與數據分析」課程主要針對臨床醫生、醫學生與臨床研究相關專業人員，所有統計分析與作圖均是基於R語言，不涉及生物信息學相關的統計分析~

我們的目的：通過兩天的認真學習，快速提高學員基於臨床資料構建預測模型和分析數據結果的能力。通過兩天的認真學習，能夠靈活應用已有的臨床數據，完成SCI文章所需要的數據和結果！

適合人群：對臨床預測模型構建有需求的臨床醫生、醫學碩博研究生及臨床試驗相關工作人員等。

授課安排：2021年12月11-12日(周末兩天)

授課地點的具體安排：(文尾二維碼諮詢)

收費細則(優惠價)：

符合條件的在讀學生(碩/博士研究生，在職不算)，有特惠！

有意向的可以掃碼聯繫報名老師：

(添加好友時註明：預測模型研討班)