在临床研究中，我们经常需要通过已知的数据来预测未知的结果。回归分析是一种统计方法，用于评估两个或多个变量之间的关系，其中一个变量（因变量）被看作是其他一个或多个变量（自变量）的函数。当我们建立了一个回归方程后，就可以利用这个方程来计算预测值。

回归方程的形式取决于所使用的回归类型。最常见的是线性回归，其基本形式为：Y = a bX，其中 Y 是因变量，X 是自变量，a 是截距（当 X=0 时 Y 的预期值），b 是斜率（表示 X 每增加一个单位，Y 预期变化的数量）。

计算预测值的步骤如下：
1. 确定回归方程：首先需要根据已有的数据集确定回归方程。这通常涉及到使用统计软件进行数据分析，以找到最能描述自变量与因变量之间关系的方程式。例如，在线性回归中，可能会得到一个具体的 Y = a bX 形式的方程。
2. 输入自变量值：一旦有了确切的回归方程，就可以将感兴趣的特定自变量 X 的值代入到该方程中。这里的 X 可以是单个数值或一系列数值，取决于你想要预测的情况。
3. 计算预测值：根据上述步骤中的回归方程和输入的 X 值，计算出对应的 Y 值即为预测值。这个过程就是简单的数学运算，比如在线性回归中，预测值 = a b * (特定的X值)。

需要注意的是，在实际应用过程中，除了要确保数据的质量外，还需要考虑模型的有效性和适用范围。例如，如果自变量 X 的取值超出了原始数据集中的范围，则预测结果可能不够准确或有意义。此外，还应该对回归模型进行适当的检验和评估，以确认其可靠性和合理性。

希望以上解释能帮助您理解和应用回归方程来计算预测值。如果您有更具体的问题或者需要进一步的帮助，请随时提问。