کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
3449743 | 1595723 | 2012 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Developing and Evaluating Prediction Models in Rehabilitation Populations
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
EPVTBIROCCDEIRTRCTAAN - ONRandomized controlled trial - آزمایش تصادفی کنترل شدهTraumatic brain injury - آسیب تروماتیک مغزStatistics as topic - آمار به عنوان موضوعBiostatistics - آمار زیستیAmerican Academy of Neurology - آکادمی آمریکایی مغز و اعصابReview Literature as Topic - بررسی ادبیات به عنوان موضوعMultivariate analysis - تحلیل چندمتغیرهRehabilitation - توانبخشیLeast absolute shrinkage and selection operator - حداقل اپراتور انقباض و انتخاب مطلقEvents per variable - رویدادها در هر متغیرNINDS - شبهاEvidence-based practice - عملکرد مبتنی بر شواهد common data element - عنصر داده مشترکmodels, statistical - مدل ها، آماریreceiver operating curve - منحنی عامل گیرندهItem Response Theory - نظریه پاسخ موضوعEvidence-based medicine - پزشکی مبتنی بر شواهدprognosis - پیش شناخت بیماریLASSO - کمند
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
پزشکی و دندانپزشکی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This article presents a 3-part framework for developing and evaluating prediction models in rehabilitation populations. First, a process for developing and refining prognostic research questions and the scientific approach to prediction models is presented. Primary components of the scientific approach include the study design and sampling of patients, outcome measurement, selecting predictor variable(s), minimizing methodologic sources of bias, assuring a sufficient sample size for statistical power, and selecting an appropriate statistical model. Examples focus on prediction modeling using samples of rehabilitation patients. Second, a brief overview for statistically building and validating multivariable prediction models is provided, which includes the following 7 steps: data inspection, coding of predictors, model specification, model estimation, model performance, model validation, and model presentation. Third, we propose a set of primary considerations for evaluating prediction model studies using specific quality indicators as criteria to help stakeholders evaluate the quality of a prediction model study. Lastly, we offer perspectives on the future development and use of rehabilitation prediction models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Archives of Physical Medicine and Rehabilitation - Volume 93, Issue 8, Supplement, August 2012, Pages S138-S153
Journal: Archives of Physical Medicine and Rehabilitation - Volume 93, Issue 8, Supplement, August 2012, Pages S138-S153
نویسندگان
Ronald T. PhD, Ewout W. PhD, James F. PhD, ABPP, Mark PhD, ABPP-Cn, Stephen N. PhD, ABPP,