現今的醫學研究在投稿時，雜誌社往往會要求檢附報告指引（Reporting guideline）的檢核表，主要是為了讓研究人員自我審視關於研究執行與報告的細節，是否符合規範。關於報告指引，筆者在過去曾經寫過綜合的介紹（https://reurl.cc/NpEade）、針對統合分析的 PRISMA checklist（https://reurl.cc/ZrznkA）以及針對例行性收集資料的 RECORD checklist（https://reurl.cc/Kpv6W9以及https://reurl.cc/oeqDMv）。
本篇文章主要欲介紹「TRIPOD statement」，為 Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis 的縮寫，是針對「多變項預測模型」的報告指引。跟其他報告指引一樣，「TRIPOD statement」有完整的發展歷程以及持續更新，可至官方網站下載最新文章與勘誤表等資訊（https://www.tripod-statement.org/）。
TRIPOD 最早於 2015 年時正式發表在《British Journal of Surgery》，截至目前為止（2022/2/24），在 Google scholar 上已經多達四千多次的引用（文章連結：https://reurl.cc/Kpv6Gy）。「TRIPOD statement」受重視的程度可見一斑，另外也能知道多變項預測模型的研究數量也是非常多。
「Individual Prognosis Or Diagnosis」的 “Diagnosis” 主要是指橫斷面（Cross-sectional）的結果變項，例如收案的當下是否有疾病或某一種狀態，或是短期的預後（例如30天死亡）；相較之下，”Prognosis” 指的是經過一段時間追蹤之後的結果變項，通常是「Time to event outcome」，可見以下的示意圖。
圖片來源：Br J Surg, Volume 102, Issue 3, February 2015, Pages 148–158, https://doi.org/10.1002/bjs.9736
在橫斷面的「Diagnosis」，分析是以 Logistic regression 為主，而在追蹤資料的「Prognosis」分析則是以 Cox proportional hazard model 為主。在原版的 TRIPOD statement，是以傳統方法的預測模型為主，但由於目前基於機器學習（Machine learning）及人工智慧（Artificial intelligence）的方法越來越流行，因此也於 2019 年時正式推出「TRIPOD AI」的檢核表，有興趣的讀者可以到以下網址下載全文：https://reurl.cc/ak7rNG。
「多變項預測模型」有可能是發展（Develop）一個全新的模型，也可能是驗證（Validate）已經存在的模型，當然也有可能是在既有的存在模型之下再發展一個更完整的模型。因此，在 TRIPOD checklist 的 22 項檢核項目中，有些項目是發展全新模型適用（代號：D）、有些是驗證既有模型適用（代號：V）而有些是都是用（D; V）。以下筆者就開始逐一介紹這些檢核項目的內容與重點提示。
一、Title and abstract（Item no. 1-2）
第一個部分是標題與摘要。標題部分（Item no. 1）要求明確寫出是發展全新模型、驗證既有模型或是兩者皆是；以及標題中必須有研究族群以及主要結果變項。例如：「Development and external validation of prognostic model for 2 year survival of non small cell lung cancer patients treated with chemoradiotherapy」（Prognosis; Development; Validation）。
摘要部分（Item no. 2）是一篇論文的濃縮，必須在有限的字數裡盡可能的報告重點。研究目標（Objective）需提到收案族群、是發展/驗證/兩者皆是以及主要結果變項。研究設計（Design）可提到研究類型，例如是世代研究（Cohort study）、登錄研究（Registry）等等，若適當的話也可以提及主要的統計方法。收案情境（Setting）例如是收案地點或是從多少家機構/國家收集資料等資訊。
二、Introduction（Item no. 3a-3b）
第二個部分是導言，又分成 3a 跟 3b。「3a」是從醫學的角度解釋本研究的結果變項（診斷/狀態或預後），以及提供發展/驗證多變項預測模型的合理性，並且提供目前已發表的預測模型的參考文獻。「3b」則是研究目標，要提到本研究是發展、驗證或是兩者皆是。
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