当审稿人问到预测模型没有外部验证该如何回答？

在临床预测模型的开发过程中，内部验证和外部验证是评估模型性能和验证其预测能力的两个重要步骤。

内部验证（Internal Validation）：内部验证是在建立模型时使用同一数据集进行的验证过程。它旨在评估模型在开发数据集上的性能，并检查模型是否能够很好地拟合和预测训练数据。常见的内部验证方法包括交叉验证、留一法和自助法。通过内部验证，可以获取模型的性能指标，如准确率、敏感性、特异性、AUC等。

外部验证（External Validation）：外部验证是使用独立的数据集对已开发的模型进行验证。它旨在评估模型在未见过的数据上的泛化能力和预测能力。外部验证可以提供对模型性能的更真实估计，因为它在与开发数据集不同的样本上进行验证。外部验证的数据集应该是独立于建模过程的，并且应该具有与实际应用场景相似的特征。通过外部验证，可以验证模型的鲁棒性和推广性。

内部验证和外部验证是相互补充的过程，它们共同确保预测模型的可靠性和实用性。内部验证可以帮助选择和优化模型，并评估模型在训练数据上的性能。然而，仅依靠内部验证可能导致过拟合和过于乐观的性能评估。因此，外部验证是必要的，以验证模型在真实世界中的效果，并检查模型是否适用于新数据。

综合使用内部验证和外部验证可以提供更全面和可信的模型评估结果，帮助确定预测模型的效果和可靠性。在临床预测模型的开发中，通常建议使用独立的验证数据集进行外部验证，以确保模型的实用性和泛化能力。