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SPSS：详解临床预测模型的区分度和校准度。基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢?这是一个我们需要去好好考量的问题。
一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(Discrimination)，同时还要具备良好的校准度(Calibration)。
Discrimination和Calibration是我们在评价预测模型时最常用到的一对指标，但是2015年Circ Cardiovasc Qual Outcomes杂志(影响因子：4.5)上发表的一项关注心血管疾病预测模型的系统综述发现，63%的研究报告了预测模型的Discrimination信息，但仅36%的研究报告了Calibration信息，使得预测模型的质量成为研究泛滥的重灾区。
本文详细介绍一下临床预测模型的区分度和校准度这两个重要指标，尤其是常常被人忽略的Calibration。
区分度(Discrimination).
介绍Calibration之前，我们先简单介绍一下Discrimination。顾名思义，一个好的疾病风险预测模型，它能够把未来发病风险高、低不同的人群正确地区分开来，预测模型通过设置一定的风险界值，高于界值判断为发病，低于界值则判断为不发病，从而正确区分个体是否会发生结局事件，这就是预测模型的区分度(Discrimination)。
评价预测模型区分能力的指标，最常用的就是大家非常熟悉的ROC曲线下面积(AUC)，也叫C统计量(C-statistics)。AUC越大，说明预测模型的判别区分能力越好。一般AUC<0.6认为区分度较差，0.6-0.75认为模型有一定的区分能力，>0.75认为区分能力较好。
校准度(Calibration).
预测模型的校准度(Calibration)，是评价一个疾病风险模型预测未来某个个体发生结局事件概率准确性的重要指标，它反映了模型预测风险与实际发生风险的一致程度，所以也可以称作为一致性。校准度好，提示预测模型的准确性高，校准度差，则模型有可能高估或低估疾病的发生风险。
在实际的应用中，通常用Hosmer-Lemeshow good of fit test(拟合优度检验)来评价预测模型的校准度。Hosmer-Lemeshow检验的基本思路如下：
1. 首先根据预测模型来计算每个个体未来发生结局事件的预测概率;
2. 根据预测概率从小到大进行排序，并按照十分位等分成10组;
3. 分别计算各组的实际观测数和模型预测数，其中模型预测数，即每个人的预测概率*人数，再求总和，这里人数即为1，最后总和就相当于每个个体预测概率的直接加和;
4. 根据每组实际观测数和模型预测数计算卡方值(自由度=8)，再根据卡方分布得到对应的P值。
若所得的统计量卡方值越小，对应的P值越大，则提示预测模型的校准度越好。若检验结果显示有统计学显著性(P<0.05)，则表明模型预测值和实际观测值之间存在一定的差异，模型校准度差。
区分度和校准度的SPSS操作:
一、建立数据库.
某研究人员拟建立一个关于冠心病患者支架介入术后再次发生MACE事件(Major Adverse Cardiovascular Events，主要心血管不良事件)的风险预测模型，并对该风险模型的预测能力进行评价。数据库格式如下图所示。
其中因变量(结局事件)为Event，自变量(影响因素)为性别(Gender)、年龄(Age)、收缩压(SBP)、吸烟(Smoking)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL)及冠脉病变Syntax评分(SYNTAX)。
二、构建预测模型.
本研究利用Logistic回归构建预测模型(若研究为含有时间变量的生存数据，则可采用Cox回归模型)。Logistic回归的操作步骤对大家来说应该早就是小case了，操作方法如下：
1. Analyze → Regression → Binary Logistic Regression
2. 将因变量Event选入Dependent框中，将各个自变量选入Covariates框中
3. 点击Save，在Predicted Values下勾选Probabilities，目的是为了在数据库中新生成一个概率值，用于绘制ROC曲线和校准曲线图。
4. 点击Options，勾选Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit，用于输出Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的结果。
三、Logistic回归结果.
Variable in the Equation中输出了每个影响因素的回归系数(β)、OR值、95% CI以及P值等信息。回归方程如下：
logit (p)= -8.713 - 0.899*Gender + 0.05*Age + 0.021*SBP + 0.912*Smoking + 0.438*LDL + 0.07*SYNTAX
