【REBDB-205】REbecca STARS4-The queens-

Logistic构建临床预计模子系列主要以一篇基于logistic追忆构建预计模子的著行动例【REBDB-205】REbecca STARS4-The queens-，从整理数据到构建预计模子，再到里面考证模子，包括了整理数据、立时数据拆分、基线描画、各异性分析、绘画ROC弧线并意象AUC值、HL考试及绘画校准弧线、构建列线图模子并绘画DCA弧线，基本涵盖了Logistic构建预计模子的全经过，敬请期待！

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列线图Nomogram：通过合适的数学变换将追忆模子中的追忆总共退换为分数，并将其绘画为列线图行动预计模子器具。本文属于Logistic构建临床预计模子系列著作第七篇，永别用R言语和风暴统计对Logistic预计模子列线图的绘画进行复现。系列著作细目请点击下方流畅：

①Logistic构建预计模子：SEER数据库文件解读

②Logistic构建预计模子：若何用R言语整理数据？（附全套代码）

③Logistic构建预计模子：若何用R言语拆分数据集并作念基线各异性分析？（附全套代码）

④Logistic构建预计模子：若何用R言语作念Logistic光棍分+多身分追忆分析！（附全套代码）

⑤Logistic构建预计模子：若何用R言语绘画缜密的ROC弧线？（附全套代码）

⑥Logistic构建预计模子：若何用R言语绘画校准弧线并作念H-L考试？（附全套代码）

当天著作分为三部分1.著作解读2.R言语复现3.小白绘画Logistic预计模子列线图1.著作解读案例文件是一篇基于SEER环球数据库的一项追忆性筹画，旨在开荒和考证列线图以预计脑转动的非小细胞肺癌患者早期圆寂。

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配景：在非小细胞肺癌（NSCLC）的总共这个词病程中，好多患者会出现预后差、圆寂率高的脑转动（BM）。然则，很少有模子能预计有脑转动的NSCLC患者的早期圆寂（ED）。咱们旨在开荒列线图来预计NSCLC脑转动患者ED。能力：从监测、流行病学和最终遵守（SEER）数据库中中式了2010年至2015年间患有BM的NSCLC患者。纳入法式如下：（I）患者经病分解诊为NSCLC；（II）患者患有BM。患者按7:3的比例立期间为两组，永别为老师组和考证组。继承光棍分和多身分Logistic追忆能力来确定伴有BM的NSCLC患者发生ED的危境身分。开荒了两个列线图，并通过校准弧线、ROC弧线和有打算弧线分析（DCA）进行了考证。随访数据包括生计月数、死因和生命情状。首次会诊后3个月内的弃寰球说为ED，尽头为全因ED和癌症特异性ED。遵守：共纳入了4,920名患有BM的NSCLC患者，独立期间为两个部队（7:3），包括老师部队（n=3,444）和考证部队（n=1,476）。全因ED和癌症特异性ED的孤苦预后身分包括年齿、性别、种族、肿瘤大小、组织学、T分期、N分期、分级、手术、放疗、化疗、骨转动和肝转动。总共这些变量王人用于开荒列线图。在全因ED和癌症特异性ED的列线图中，老师数据集的ROC弧线底下积永别为0.813（95% CI：0.799-0.837）和0.808（95% CI：0.791-0.830），考证数据集的ROC弧线底下积永别为0.835（95% CI：0.805-0.862）和0.824（95% CI：0.790-0.849）。此外，校准弧线讲解预计的ED与本体值一致。DCA临床哄骗远景精致。论断：列线图可用来预计患者圆寂的具体概率，有助于调治有打算和重心照管，以及医患相易。本文构建logistic预计模子并作念里面考证，想路框架昭彰，案例十分典型。先拆分数据集为老师集和考证集，比例为7:3，考证集用于进行里面考证。然后作念基线描画，比拟老师集和考证集的基线各异性，再作念光棍分和多身分logistic追忆，将光棍分P值小于0.05的身分纳入到多身分追忆模子中。再阐述多身分追忆的遵守构建列线图预计模子，并对模子进行考证，绘画ROC、校准弧线及DCA弧线，模子比拟相识。今天咱们对本文的列线图绘画张开复现。下图是本文的列线图展示。

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2.R言语复现2.1安设和加载R包

if(!require("rms")) install.packages("rms")library("rms")

2.2绘画高档列线图

Nomogram <- lrm(All.cause.early.death ~ Age.years + Sex + Race + Marital + Grade +                                         Tumor.size.mm + Histology + T_stage + N_stage + Surgery +                                         Radiation + Chemotherapy + Bone.metastasis +                                         Liver.metastasis,data=train,x=TRUE,y=TRUE)#代码解读：构建Logstic追忆模子，~前为因变量，~后为自变量；#data采取建模集，x=t和y=t的酷爱酷爱为在自变量及因变量出现缺失值时候的处置情势，数据集好意思满失。nom_train<-nomogram(Nomogram,fun=function(x)1/(1+exp(-x)),#逻辑追忆意象公式                    lp=F,#是否知道总共轴fun.at = c(0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95),#风险轴刻度                    funlabel = "Early death probability")#风险轴便签plot(nom_train)

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3.小白绘画Logistic预计模子列线图用它，小白也能绘画高档Logistic预计模子列线图，还能径直好意思化调整，不是吹的，看过就知说念它有多好用！！

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3.1电脑端翻开风暴统计平台——“风暴智能统计”模块，点击“临床预计模子（最新）”，过问“临床预计模子：里面考证”页面。

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3.2导入数据集total

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3.3拆分数据集，建立立时数字并确定拆分比例

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3.4开展logistic追忆分析

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3.5效直爽出。追忆变量和多身分追忆建立完成后，下方效爽径直给出，如下图所示，快的让东说念主惶恐！！！

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列线图知道建立径直小白式操作也不错画出相配缜密弧线，这也太神了吧！

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采取自界说建立即可窜改参数。

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由于选入变量较多，知道区知道不全王人，但是不病笃，下载下来的图片相配好意思不雅，一般也不会有筹画纳入这样多的变量！

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