Dans le domaine médical, les modèles de prédiction du pronostic sont souvent construits à l'aide de modèles de régression de Cox pour les données sur la durée de survie ou de modèles de régression logistique pour les données binaires. À l'échelle internationale, diverses déclarations ont été publiées dans le but d'assurer la transparence de la recherche clinique. Une certaine forme de validation interne est recommandée dans toutes les études de développement de modèles prédictifs, en particulier lorsqu'aucune validation externe n'est disponible. Le modèle de régression généralisée disponible dans JMP Pro permet non seulement de construire des modèles prédictifs impliquant une sélection de variables, mais inclut également un large éventail de méthodes de validation internes, qui peuvent être utiles pour construire des modèles de prédiction pronostique. Dans cette présentation, nous expliquerons le contexte théorique de la méthode de construction de modèle et de la méthode de validation interne implémentées dans JMP Pro, et présenterons comment construire un modèle de prédiction de pronostic en l'appliquant à des données réelles.
