1、TRIPOD 声明Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. Ann Intern Med 2015;162:55-63. doi:10.7326/M14-0697. Correction: transparent reporting of a multivariable prediction
2、model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. Ann Intern Med 2015;162:600. doi:10.7326/L15-0078-一、题目和摘要题目 1 D;V 明确多变量预测模型是开发（建立模型）和/或验证（验证模型）研究，目标人群，预测结局。摘要 2 D;V 提供一份小结：研究目的、研究设计、背景、参与者、样本量大小、预测因子、结局、统计分析、结果和结论。二、前言背景和目的 3a D;V 介绍相关的医学背景 (不论是诊断模型还是预后模型都应包括)、开发或验证多变量预测模
3、型的理由，包括对引用现有模型的评价。3b D;V 详细说明研究目的，包括描述研究是模型的开发或验证，或两者兼有。三、方法数据来源4a D;V 描述研究数据的设计或来源 (如随机试验、队列或注册数据)。尽量使开发和验证模型的数据集相互独立。4b D;V 详细说明研究的关键日期，包括开始和截止日期，并且尽量随访到结束。参与者5a D;V 详细说明研究背景的关键要素(如初级保健、二级保健、一般人群)，包括数量和中心位置。5b D;V 描述参与者的入选标准。5c D;V 必要时还要描述接受治疗的具体细节。结局6a D;V 明确定义预测模型的预测结局，包括如何以及何时评估。6b D;V 报告任何盲目评估
4、预测结局的行动。预测因子7a D;V 明确定义所有应用于开发或验证的多变量预测模型预测因子，包括如何测量它们。7b D;V 报告任何盲目评估结局预测因子和其他预测因子的行动。样本量大小8 D;V 解释如何计算研究样本量的大小。缺失数据9 D;V 描述如何处理缺失数据 (如完整个案分析、单一填充、多重填充)，以及填充方法的具体细节。统计分析方法10a D 描述如何处理分析预测因子。10b D 详细说明模型的类型，描述所有建立模型的过程 (包括预测因子的选择)以及内部验证的方法。10c V 对于验证研究来说，描述如何计算预测性能。10d D;V 详细描述评估模型性能的所有措施，如果有意义还要比较多
5、个模型的性能。10e V 如果验证研究过程中对原模型进行了更新，还要描述模型的更新或校正(如重新校准) 。高危人群11 D;V 如果分选出了高危人群，还要提供具体的细节。开发研究与验证研究的对比12 V 对于验证研究来说，还要识别与建模数据的差异，如背景、入选标准、结局和预测因子。四、结果参与者13a D;V 描述纳入研究的参与者信息，包括参与者的数量、出没出现结局，必要时还要总结随访时间。图表可以帮助呈现结果。13b D;V 描述参与者的特征 (基本的人口统计特征、临床特征、可用的预测因子)，包括缺失预测因子或结局数据的参与者数量。13c V 对于验证研究来说，还要体现与建模数据在一些重要变
6、量(人口统计特征、预测因子以及结局)分布的比较。建立模型14a D 详细说明每步分析过程中参与者的数量和结局事件。14b D 必要时还要报告未经校正的每个候选预测因子与结局之间的关系。模型规格15a D 呈现预测个体风险完整的预测模型(即所有的回归系数、模型的截距或在一个给定时间点的生存曲线)。15b D 介绍如何应用预测模型。模型性能16 D;V 报告预测模型的性能评估（以及可信区间） 。模型更新17 V 如果模型更新，还要报告模型更新的结果 (即模型规格、模型性能)。五、讨论局限18 D;V 讨论研究的局限 (如非代表性样本、预测因子出现少量的结局事件、数据缺失)。解释19a V 对于验证研究来说，还要参考建模数据以及其他验证数据的性能来讨论结果。19b D;V 综合目的、局限、类似研究的结果和其他相关证据，给出一个整体的结果解释。启示20 D;V 讨论模型潜在的临床应用价值，以及对未来研究的启示。六、其他信息补充信息21 D;V 提供可用资源的信息，如研究草案、网页计算器和数据集。资金22 D;V 列出资金来源和资助者在本研究中所扮演的角色。D = Development Prediction Model（建立/开发预测模型）V = Validation Prediction Model（验证预测模型）
