建立多变量预测和诊断模型：使用分数多项式转换预测值

为了对临床医生有用，预后和诊断指标必须从使用适当数据集开发的准确模型中得出。我们证明了分数多项式，它通过包含非正幂和分数幂来扩展普通多项式，可以用作此类模型的基础。我们描述了如何同时在多个连续协变量中拟合分数多项式，并提出了确保所得模型简约且与基本医学知识一致的方法。这些方法应用于两个乳腺癌数据集，一个来自淋巴结阳性患者的预后因素研究，另一个来自使用彩色多普勒血流图诊断恶性或良性肿瘤的研究。我们研究了最终模型中有偏参数估计和使用交叉验证校准估计收缩因子的过拟合问题。我们采用bootstrap重采样来评估模型的稳定性。我们将新方法与传统建模方法进行了比较，传统建模方法将逐步变量选择应用于分类协变量。我们的结论是，分数多项式方法可以非常成功地生成简单而合适的模型。