中国学者用NHANES数据，仅探究不同亚组拿下一区Top（IF=19.6）！
你是否想过，同一份甲状腺检测报告，对不同年龄、性别或种族的人可能意味着截然不同的健康风险？而当前临床通用的“一刀切”参考区间，忽略了这些生理差异，可能导致数百万人的甲状腺诊断陷入误判危机。
nhanes数据
NHANES数据可不加权吗 中国学者用LASSO回归筛选变量构建预测模型
众所周知，在分析NHANES数据时，需要进行加权以减少结果的偏差。但LASSO回归和列线图在分析数据时却需要使用不加权数据。
你是否想过，同一份甲状腺检测报告，对不同年龄、性别或种族的人可能意味着截然不同的健康风险？而当前临床通用的“一刀切”参考区间，忽略了这些生理差异，可能导致数百万人的甲状腺诊断陷入误判危机。
众所周知，在分析NHANES数据时，需要进行加权以减少结果的偏差。但LASSO回归和列线图在分析数据时却需要使用不加权数据。