Ocena:
Książka jest uznawana za doskonałe źródło informacji na temat rozumienia i opracowywania klinicznych modeli predykcyjnych, oferując jasne wyjaśnienia i praktyczne spostrzeżenia. Została doceniona za kompleksowość i przystępność, choć niektórzy czytelnicy uważali, że brakuje jej głębi w niektórych obszarach i jasności w pisaniu.
Zalety:⬤ Cenne spostrzeżenia na temat wyboru zmiennych, wskaźników oceny i walidacji modeli.
⬤ Przejrzyste wyjaśnienia i praktyczne przykłady sprawiają, że złożone koncepcje są zrozumiałe.
⬤ Odpowiedni zarówno dla klinicystów, jak i statystyków, ze wskazówkami krok po kroku.
⬤ Dobrze zorganizowana i przyjemna lektura, która przygotowuje czytelników do bardziej zaawansowanych tekstów.
⬤ Dobra równowaga między głębią teoretyczną a praktycznym zastosowaniem.
⬤ Niektórzy czytelnicy stwierdzili, że styl pisania jest mało przejrzysty, z nagłymi zdaniami i ukrytymi odniesieniami.
⬤ Nie tak rygorystyczna matematycznie; może wymagać dodatkowych lektur dla głębszego zrozumienia.
⬤ Kilka recenzji wspomina o potrzebie większej ilości przykładów programowania/kodu.
⬤ Niektórzy uznali ją za mniej wnikliwą w porównaniu z innymi zasobami, uważając, że zawiera jedynie krótkie przeglądy.
(na podstawie 17 opinii czytelników)
Clinical Prediction Models: A Practical Approach to Development, Validation, and Updating
Ta książka zapewnia wgląd i praktyczne ilustracje tego, jak zaawansowane koncepcje statystyczne mogą być stosowane w prognostycznych badaniach medycznych.
