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出国就医 个体化靶向治疗的关键问题

在模型中的预测结果，与其分布特征通常都有一定的关联性。出国就医服务机构爱诺美康介绍到，例如一个具有2.0的比值，和50%的患病率的遗传标志物。此外，通过预测因子可以轻易地、通过对患者的无创性来获得，所需成本低并且易懂。

出国就医服务机构爱诺美康了解到，建立预测模型分类，可以分为七个步骤：数据检验，预测因子的编码，模型的设定，模型的评估，模型的效能，模型的验证和模型的演示。编码预测研究中，数据集中出现缺失值是一个常见的问题，尤其是对于那些回顾性研究。

在完整的数据分析过程中，只有具有全部预测因子的受试者、被纳入统计分析后，这种分析才比较容易操作。出国就医服务领域发现，统计效能通常比较低，以及回归系数的估计值，也可能具有偏倚。在回归分析中，多种估算方法包括简单替补到多重替补，都被适当应用了对缺失值的分析。

其中灵敏度分析，总被推荐用来评估预测模型的稳定性，和客观描述缺失值的特征。出国就医服务机构爱诺美康介绍到，对于处理量更小的亚组群体，在临床实践中，为患者提供个体化靶向治疗时，存在一定的关键问题。必须能预测靶向治疗的靶点标志物，从而对临床终点进行评估。

出国就医服务机构爱诺美康了解到，还有就是在亚组群体中的验证，可以通过标志物预测治疗效果的靶向治疗。这些问题需要在临床个体水平上寻找答案。幸好有几个临床试验设计，可用于验证标志物的预测作用，及在单一研究中明确靶向治疗的效果。