临床预测模型作为风险与获益评估的量化工具，可为医生、病人以及医疗政策制定者的决策提供更为直观理性的信息，因此其应用也越来越普遍。
本系列教程，从预测模型的基本概念、应用场景及研究思路讲起，结合实际案例，系统讲解如何选择变量进入模型，如何评价预测模型，如何比较预测模型；并配以SPSS教程和R教程来手把手教操作。
同时本系列课程还结合新冠肺炎案例，附以R、python、matlab代码，带大家简单构建新冠肺炎的预测模型。
课程目录：
第1章 研究思路
第1节 临床预测模型：基本概念、应用场景及研究思路
第2节 如何借助图形优势来构建疾病的预测模型？
第3节 那么多变量，我该选择哪些进入统计模型呢？
第4节 咋评价疾病预测模型？教你几种方法
第5节 疾病预测模型构建好了，临床中如何应用和解释呢？
第2章 操作指导
第1节 详细教程：基于Logistic回归模型构建疾病风险评分工具
第2节 详细教程：基于Cox回归模型构建疾病风险评分工具
第3节 如何建立非线性回归预测模型
第4节 你的预测模型靠谱吗？详解区分度和校准度的SPSS操作！
第5节 比较两个疾病模型的预测能力，AUC和NRI了解一下？
第6节 两个预测模型比较，再教你一招IDI
第7节 教你用R画列线图，形象展示预测模型的结果
第8节 如何简单构建新冠肺炎的预测模型？——附R、python、matlab代码
