R语言在医学统计中的应用：列线图评分与危险分层分析

R语言在医学统计中的应用：列线图评分与危险分层分析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/dege857/article/details/143785341

列线图（Nomogram）是一种基于回归分析的可视化工具，用于预测临床结局或事件发生的概率。近年来，在高质量的SCI临床论文中应用越来越广泛。本文将使用R语言对乳腺癌数据集进行列线图分析，并演示如何进行风险分层。

列线图简介

列线图（Nomogram）是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或生物属性，通过带有分数高低的线段，达到预测一定的临床结局或某类事件发生的概率的目的。它在多指标联合诊断或预测疾病发病或进展方面具有重要作用。

数据准备

我们使用乳腺癌数据集进行演示。数据集包含以下变量：

• age：年龄
• pathsize：病理肿瘤大小（厘米）
• lnpos：腋窝淋巴结阳性
• histgrad：病理组织学等级
• er：雌激素受体状态
• pr：孕激素受体状态
• status：结局事件是否死亡
• pathscat：病理肿瘤大小类别（分组变量）
• ln_yesno：是否有淋巴结肿大
• time：生存时间
• agec：自定义变量，本次分析中不使用

首先加载数据并进行预处理：

library(foreign)
library(rms)
bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)

建立模型

使用rms包中的cph函数建立Cox比例风险模型：

dd <- datadist(bc)
options(datadist="dd")

f <- cph(Surv(time, status) ~ er + histgrad + pr + age + ln_yesno,
         x = T, y = T, surv = T, bc)

生成列线图

使用nomogram函数生成列线图，并设置预测3年、5年和10年生存率：

surv <- Survival(f)

nom <- nomogram(f, fun = list(function(x) surv(36, x), function(x) surv(60, x), 
                             function(x) surv(120, x)), lp = F, 
                funlabel = c("3-year survival", "5-year survival", "10-year survival"),
                maxscale = 10, fun.at = c(0.95, 0.9, 0.85, 0.8, 0.75, 0.7, 0.6, 0.5))
plot(nom)

风险分层

对总评分（total points）进行分段，需要使用nomogramFormula包：

library(nomogramFormula)
options(datadist="dd")
results <- formula_rd(nomogram = nom)

points <- points_cal(formula = results$formula, rd = bc)

根据临床意义对分数进行分段，这里采用平均分3段的方式：

table(cut2(points, g = 3))

结果表明：

• 低风险：-7.8分至7.797分
• 中风险：7.797分至11.1分
• 高风险：11.1分至19.6分

进一步扩展

对于更复杂的列线图，可能需要专门的包来实现。目前的实现方式已经能够满足大多数临床研究的需求。