计算列线图得分并进行危险分层 |
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列线图是模型的图形化表达方式，通过列线图可以计算直观的看出某个患者的得分，方便分析患者的风险。关于列线图，我们介绍过很多次了，公众号后台回复列线图即可获取合集链接： Cox回归列线图（nomogram）的4种绘制方法Logistic回归列线图的4种绘制方法限制性立方样条（RCS）的列线图怎么画？列线图的本质Fine-Gray检验、竞争风险模型、列线图绘制列线图增加彩色风险分层条带有粉丝问如何根据列线图得分进行危险分层，其实思路很简单，先计算每个患者的得分，然后根据最佳截断值进行分层即可。这个最佳截断值，我们也介绍过非常多的方法了，公众号后台回复最佳截点，即可获取合集链接： R语言生存分析的实现生存分析最佳截断值的确定最佳截断值之cutoffROC曲线最佳截点 准备数据使用R包自带数据。 library(survival) library(rms) ## Loading required package: Hmisc ## Loading required package: lattice ## Loading required package: Formula ## Loading required package: ggplot2 ## ## Attaching package: 'Hmisc' ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## format.pval, units ## Loading required package: SparseM ## ## Attaching package: 'SparseM' ## The following object is masked from 'package:base': ## ## backsolve rm(list = ls()) dim(lung) ## [1] 228 10 str(lung) ## 'data.frame': 228 obs. of 10 variables: ## $ inst : num 3 3 3 5 1 12 7 11 1 7 ... ## $ time : num 306 455 1010 210 883 ... ## $ status : num 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 ... ## $ age : num 74 68 56 57 60 74 68 71 53 61 ... ## $ sex : num 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 ... ## $ ph.ecog : num 1 0 0 1 0 1 2 2 1 2 ... ## $ ph.karno : num 90 90 90 90 100 50 70 60 70 70 ... ## $ pat.karno: num 100 90 90 60 90 80 60 80 80 70 ... ## $ meal.cal : num 1175 1225 NA 1150 NA ... ## $ wt.loss : num NA 15 15 11 0 0 10 1 16 34 ... 建立模型和列线图使用rms包构建模型和列线图。 大多数情况下都是使用1代表死亡，0代表删失，这个数据集用2代表死亡。在这里没有影响，但有的R包会报错，需要注意！ dd |
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