北京
醫咖會專欄課程《理論+實操，帶你輕松告別臨床預測模型的小白》，涵蓋6部分內容：概述，數據處理，構建模型，結果展示，模型評價和報告規范。
本文分享其中一節《臨床預測模型樣本量的估算》，點擊左下方“閱讀原文”，即可學習！
視頻先重點介紹了10EPV（Events Per Variable，每個變量對應的事件發生例數）原則：
再基于2020年《BMJ》關于預測模型樣本量計算的一篇文章，詳細介紹了臨床預測模型的樣本量估算方法。
主要包括4個步驟，每個步驟都是根據特定問題計算一個樣本量，然后采用4個樣本中的最大者作為最后確定的樣本量。這4個問題包括：
1. 樣本量大小是否能滿足準確估計結局整體風險或平均值的需要？
2. 樣本量大小是否能支持通過模型計算出平均誤差較小的個體預測值？
3. 樣本量大小是否有助于降低過擬合的可能？
4. 樣本量大小是否保證開發模型和RCS2的優化調整值之間差異較小？
在每一步中，視頻都進行了細致的解釋，并給出了計算公式。
最后，講者介紹了使用pmsampsize包在R語言中計算最小樣本量的方法，包括連續、二元、或生存（時間到事件）結果模型開發。并給出了兩個實例，幫助大家加深理解。
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