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组织：提炼数字的方法

在医学上，预后通常是指根据个体的临床和非临床特征，预测特定时间内特定结果的概率或风险。 结果通常是特定事件，例如死亡或并发症，但也可能是疾病进展、疼痛恶化或生活质量的变化。 预后预测可以协助临床医生为患者制定相应的治疗方案，协助临床决策支持； 可以帮助患者清楚地了解自己的疾病状况，间接提高治疗过程中的生活质量。 准确的预后对于医学研究和实践都具有重要价值。

预后研究研究个体的基线特征与未来结果事件发生之间的关系，以改善个体的健康状况。 预后研究从未如此重要，因为在全球范围内，患有一种或多种疾病或亚健康状态的人比以往任何时候都多。 因此，世界各国政府对目前向患者提供的医疗保健的结果越来越感兴趣。 同样，研究资助者和研究人员越来越注重将新的干预措施和技术从实验室转化为临床实践，然后转化为医疗保健政策，以建立和实施高质量医疗保健服务的新标准并改善患者的治疗结果。 预后。 预后研究应重点关注预后因素及其影响机制的确定、预后模型的建立和验证以及利用预后模型进行治疗决策。

鉴于患者之间以及病因、临床表现和疾病治疗以及其他健康状况的差异，单一预测因子​​很少能够对预后提供充分的评估。 在临床实践中，医生使用多种预测因子的组合来评估患者的预后。 因此，预后研究需要在设计和分析中使用多变量分析方法来识别研究结果的重要预测因子并提供结果的概率，或者提供估计结果概率的工具。 这些工具通常称为预测模型。 它们使医疗保健提供者能够使用预测变量的值来估计个人发生结果事件的绝对风险或概率。

预后模型主要用于告知个人其疾病的未来病程（或发生特定疾病的风险），并指导医生和患者共同做出进一步治疗的决定。 例如，诺丁汉预后指数用于估计乳腺癌患者癌症复发或死亡的长期风险； 急性生理学和慢性健康评估评分以及简化急性生理学评分可预测医院危重患者的死亡率； TNM预后分期系统可预测肿瘤预后，辅助临床治疗。 计划制定等

常用的预后模型主要分为三类：预后分期（评分）系统、预后分类模型和预后生存分析模型。 预后分期（评分）系统主要是专家根据随访数据和经验制定的风险分期（评分）。 用于辅助临床诊断和治疗。 它考虑单一疾病因素，如肿瘤TNM分期系统、Framingham风险评分等。预后分类模型和预后生存分析模型都是基于算法、数据驱动的模型，可以综合利用多种疾病因素和患者人口特征用于预测。 预后分类模型与预后生存分析模型的区别在于，预后分类模型预测个体在某一时间点的风险，是单点风险预测，如癌症的5年生存概率患者的情况、患者术后并发症的风险等。 预后生存分析模型处理“事件发生时间”数据，预测一段时间内个体的风险。 它是与时间相关的多点风险预测。 例如，肿瘤患者手术后10年内的风险呈现死亡风险趋势。