R信息解析：臨床預判模型實操，校準曲線和DCA曲線作法示例

此前給大家寫過好幾篇很全面的臨床預判模型的原解讀析，本文然后此前的文章，持續(xù)寫作法，首先仍然是搜到一篇參照論文，今日咱們的示例文章是一篇來自美國心臟學會雜志的文章：

Zhang X, Yuan K, Wang H, Gong P, Jiang T, Xie Y, Sheng L, Liu D, Liu X, Xu G. Nomogram to Predict Mortality of Endovascular Thrombectomy for Ischemic Stroke Despite Successful Recanalization. J Am Heart Assoc. 2020 Feb 4;9(3):e014899. doi: 10.1161/JAHA.119.014899. Epub 2020 Jan 24. PMID: 31973604; PMCID: PMC7033899.

原文給大家貼在上面，咱們要做的就是對文章統(tǒng)計部份進行復現(xiàn)。原文回首

整篇文章就是開發(fā)了1個用來預判癌癥患者的3個月滅亡率危害諾模圖，參考了什么變量，用的是什么人群隊列，本文不關注，感興致的學友自己去閱讀原文哈，本文側重寫微觀作法，作家詳細應用的模型是Step-wise logistic regression，文章中有報表逐個變量的OR和總體模型的concordance index，重點的結果1個是諾莫圖：

還有就是對總體模型，作家還展現(xiàn)了模型的校準曲線和抉擇曲線（意思詳解見R信息解析：臨床預判模型中校準曲線和DCA曲線的意思與作法）

文章中的校準曲線長如此：

和抉擇曲線長如此：

由于回歸的or此前寫過，今日就寫怎樣幾個圖的作法。實例操練

我如今有信息如下：

我想以Y為因變量，做1個預判模型，同時展現(xiàn)諾莫圖和校準曲線并且抉擇曲線，ROC此前發(fā)文章有全面的寫過，本文直接略過哈。

首先，我須要先訓練我的模型，這時是個logistics模型，得用lrm函數(shù)進行擬合：

refit <- lrm(y > 3 ~ studage + lectage + service + dept, dat, x = TRUE, y = TRUE)

模型擬合好生成refit目標，直接接上calibrate函數(shù)，再plot下就能夠：

plot(calibrate(refit, B = 400))

運作上面的代碼后直接獲取下圖，根本不必竄改，和刊登的文獻構造一模同樣：

上面就是校準曲線的作法，咱們然后看諾莫圖的和諾莫圖的抉擇曲線的作法，對于諾莫圖的作法，我記得此前寫過1個十分全面的教程文獻分析：生存信息和分類結局列線圖的作法，史上最全，大家能夠回去瞅瞅，這兒在咱們如今的例子中，只要要將剛剛擬合的refit目標運作以下的代碼便可出圖：

nom <- nomogram(refit, lp=F,fun=plogis, funlabel="Please follow Wechat Channel- Codewar")

plot(nom)

接下來持續(xù)做該諾莫圖的抉擇曲線，抉擇曲線須要用到dca函數(shù)，其根本用法如下：

假設咱們做Univariate Decision Curve Analysis，直接寫好公式放在第1個屬性就行，但是詳細到咱們的例子咱們是在做Univariate Decision Curve Analysis，這個時候咱們須要將多變量模型的預判值放在公式的右側：

We wanted to examine the value of a statistical model that incorporates family history, age, and the marker. First we will build the logistic regression model with all three variables, and second we would have saved out the predicted probability of having cancer based on the model.

針對咱們的模型來講，我須要用predict函數(shù)獲得模型的預判值，接著應用dca函數(shù)并結合plot進行DCA曲線的繪制，詳細代碼如下：

dca(dat$y>3~Nomogram, dat, 

       thresholds = seq(0.25, 0.75, by = 0.01)

) %>%

   plot(smooth = TRUE,bty='n')

運作后并稍加調節(jié)便可獲得下圖，固然下圖還能夠依據(jù)需要持續(xù)點竄，可是根本上已然差不多，仿佛比原文要更美觀點啦，嘿嘿。

小結

今日結合此前的文章給大家進一步簡介了校準曲線和抉擇曲線的實際作法，感激大家耐煩看完，自身的文章都寫的很細，首要代碼都在原文中，請轉發(fā)本文到同伙圈后私信答復“信息鏈接”獲得一切信息和自己采集的學習資料。假設對您有用請先記得珍藏，再點贊分享。

也歡迎大家的看法和倡議，大家想了解什么統(tǒng)計方式都能夠在文章下留言，說不定我看到了就會給你寫教程哦，有疑問歡迎私信，有協(xié)作意向請直接滴滴我。

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