统计显著性与预测性能的差异解析：关联性研究在临床预测模型中的局限性评估

《Cancer Prevention Research》：Statistically Significant Association Does not Imply Improvement in Prediction of Clinical Outcomes Open Access

本研究针对临床研究中统计显著性与预测性能改善常被混淆的问题，深入探讨了关联性与预测的概念差异。通过乳腺癌数据集实证分析，指出显著关联性并不必然提升判别性能，强调模型开发需结合临床转化需求，推动精准医学发展。

　　

在当前临床研究领域，统计学显著关联（statistically significant association）的概念常被误认为必然带来预测性能的提升。本研究系统探讨了关联性（association）与预测（prediction）两大核心概念的差异，从流行病学原理和统计学构建角度阐释了：为何具有统计学显著性的关联指标，往往无法转化为判别（discrimination）性能的实际改善。研究者通过乳腺癌数据集进行实证说明，强调统计显著性不应与判别性能的优化预期混为一谈。值得注意的是，某些生物标志物（biomarkers）即便未能显著提升模型判别力，仍可能通过揭示关键生物学通路（critical biological pathways）而具有重要临床价值，为新型治疗或预防策略提供依据。因此，关联性与预测性模型的开发应紧密对接临床转化（clinical translation），从而加速精准医学（precision medicine）的实践推进。