Den andre utgaven av "Clinical Prediction Models" gir en grundig innsikt i hvordan moderne statistiske begreper og regresjonsmetoder kan anvendes i medisinske prediksjonsproblemer, som inkludert diagnostiske og prognostiske utfall. Boken belyser de betydelige fremskrittene innen statistiske tilnærminger som har blitt gjort for å forutsi resultater, og hvordan en godt gjennomtenkt strategi er nødvendig for utvikling, validering og oppdatering av modeller. Dette er avgjørende for at prediksjonsmodeller skal kunne støtte medisinsk praksis på en mer effektiv måte. I en tid der behovet for personlig tilpasset, evidensbasert medisin øker, fremhever boken viktigheten av en individuell tilnærming i medisinske beslutningsprosesser. I vår tidsalder med Big Data har tilgangen til store mengder rutinemessig innsamlet data økt betydelig, noe som har ført til en voksende anvendelse av prediksjonsmodeller. Disse modellene har potensial til å forbedre tidlig deteksjon av sykdom og tilpasse diagnostiske tester og behandlinger til den enkelte pasient. "Clinical Prediction Models" presenterer en praktisk sjekkliste som må tas i betraktning ved utvikling av gyldige prediksjonsmodeller, og gir dermed både forskere og praktikere redskapene de trenger for å fremme kvaliteten innen medisinske vurderinger.
