🙋‍♀️哈喽，医学er们，今天小光继续为大家分享临床预测模型文献~ 🚩文献标题： Development and validation of a comprehensive radiomics nomogram for prognostic prediction of primary hepatic sarcomatoid carcinoma after surgical resection 用于预测原发性肝肉瘤样癌手术切除后预后的综合放射组学诺模图的开发和验证。 🤡这篇文章，分析思路是常规思路，最让人惊奇的就是样本量如此之小，79例全部作为训练集，不拆分，都感觉样本量不大；但是作者还进行了拆分，训练集56例。而纳入最终模型的因素有6个因素。 这个数据布局很让人担心，极有可能审稿人一句样本量的问题，就直接拒稿😥，但是神奇的是，这篇文章发出来了！ 🎈按照10EPV原则，感觉貌似60例样本量就够了，现在56例，还是差强人意，但是，对于COX，样本量是指实际发生结局的人数才算，因此，这56例不可能全部发病，如果全部发病，结局都是1，根本不可能进行统计分析；因此，56例样本，无论如何，还是不够的。 👉PS：如果您今年也想发一篇SCI，但苦于科研基础差，那就不妨试试0基础友好的临床预测模型SCI。 趁着预测模型的热度，多积累几篇SCI，提升找工作、评职称的竞争力，真的很香。刚开始无从下手，可以找个老师一对一指导，能节约很多时间。