物联网app开发 Cox构建展望模子（7）：若何用R谈话绘制DCA弧线？（附全套代码）
临床展望模子看成临床扣问的“高阶玩法”，不单是是调动临床实施的迫切路线，更是发表高分SCI著作的热点聘用。但岂论零基础的小白，照旧照旧了解过临床展望模子的同学，刚开动齐会稀里糊涂。粗造综合，Cox回想展望模子的基础统战略略粗略不错综合为“一表四图”，即平衡性表、列线图、校准图、ROC图、DCA图。之前的著作中咱们照旧为内行先容过平衡性表、列线图、校准图、ROC弧线的绘制秩序，今天完成seer数据库复现系列的最终章——DCA弧线，除了R谈话复现，雷同用风暴统计进行操作，对生人小白或但愿愈加粗造完成统计分析职责的读者相等友好！主要内容包括：一、文件解读二、利用R谈话复现三、利用在线网站复现四、小结一、文件解读案例文件是沈阳医学院内行卫生学院学者基于SEER数据库的一项回想性扣问，旨在配置一个列线图来展望老年恶性骨肿瘤（MBT）患者的总生涯期（OS）。图片物联网app开发物联网app开发
app1. 摘抄配景：恶性骨肿瘤（MBT）是老年患者逝世的原因之一。咱们扣问的所在是配置一个列线图来展望老年MBT患者的总生涯期（OS）。秩序：从SEER数据库下载了2004年至2018年通盘老年MBT患者的临床病理数据。他们被立时期拨到西宾集（70%）和考证集（30%）。采用只身分和多身分Cox回想分析详情老年MBT患者的零丁危急身分。基于这些危急身分构建列线图，以展望老年MBT患者的1年，3年和5年OS。然后，利用一致性指数（C指数）、校准弧线和受试者职责弧线底下积（AUC）来评价展望模子的准确性和判别力。方案弧线分析（DCA）用于评估列线图的临床潜在应用价值。阐明列线图上的分数，将患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier（K-M）弧线用于测试两名患者之间的生涯各异。后果：从SEER数据库下载了2004年至2018年通盘老年MBT患者的临床病理数据。他们被立时期拨到西宾集（70%）和考证集（30%）。采用只身分和多身分Cox回想分析详情老年MBT患者的零丁危急身分。基于这些危急身分构建列线图，以展望老年MBT患者的1年，3年和5年OS。然后，利用一致性指数（C指数）、校准弧线和受试者职责弧线底下积（AUC）来评价展望模子的准确性和判别力。方案弧线分析（DCA）用于评估列线图的临床潜在应用价值。阐明列线图上的分数，将患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier（K-M）弧线用于测试两名患者之间的生涯各异。论断：咱们配置了一个新的列线图来展望老年MBT患者的1年，3年，5年的OS。该展望模子不错匡助医师和患者制定调养探究和后续策略。、2. 数据先容文件共纳入1641名2004-2018会诊的老年MBT患者的临床病理数据。泄露身分包括年齿、种族、性别、会诊年份、组织学类型、分级、分期、原发位置、TNM分期、肿瘤大小、是否化疗、是否放疗及手术模样。图片
3.扣问后果这篇文件通过绘制两个模子的DCA弧线来评估模子的临床方案内容需求，一个是列线图模子，包括纳入列线图的一说念变量，一个是TNM模子，只纳入TNM分期3个变量。A图是西宾集1年、3年、5年患者的总生涯期的DCA弧线；B图是西宾集1年、3年、5年患者的总生涯期的DCA弧线，红色线条代表列线图模子（包括构建模子的10个变量），黄色线条代表TNM模子（仅纳入TNM分期3个变量），两个模子对比，线条越靠上证明在内容临床中的应用价值越大，可参考性越强。图片
二、利用R谈话复现底下咱们利用从SEERStat中索取的干整个据进行复现。阐明文件中的纳入摒除程序，索取触及的干整个据，最终共纳入1，574名患者（原文件1，641）。介于SEERStat数据库会有更新，因此索取的样本量与原文会有所进出，这里请内行厚蔼然统计秩序的诈欺！本次用到的是R版块是4.3.1。1. 装配加载R包这里主要用到以下两个包，"dcurves"包崇拜构建，"ggplot2"包崇拜绘画。除了"dcurves"包外，还有"ggDCA"包不错完成DCA弧线的绘制，更为粗造，但对R版块有点条款，这里不作展示。if(!require("dcurves")) install.packages("dcurves")if(!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")library("dcurves")library("ggplot2")2.完成前期准备职责在绘制DCA弧线之前，必须要完成数据的导入、拆分数据集的职责、展望因子的筛选，物联网app开发校准图的绘制是分散在西宾集与考证集零丁进行的。以上这些内容可参见：Cox构建展望模子（2）：若何用R谈话拆分数据集并作平衡性傍观Cox构建展望模子（3）：若何用R谈话作念cox先单后多回想分析！（附全套代码）Cox构建展望模子（4）:若何用R谈话绘制cox展望模子列线图？（附全套代码）Cox构建展望模子（5）：若何用R谈话绘制校准弧线（附全套代码）Cox构建展望模子（6）：若何用R谈话绘制ROC弧线？（附全套代码）3. 绘制DCA弧线原文中的DCA弧线是列线图模子与TNM分期模子进行的对比，因此咱们最初需要构建两个模子，模子1纳入列线图中的9个变量，模子2仅纳入TNM分期3个变量。train_model1 <- cph(Surv(months,status)~age + Race + Sex + Histologic.type + Grade + Stage + Primary.Site + m_stage +Tumor_size + Surgery, data = train,surv = T,x=T,y=T)train_model2 <- cph(Surv(months,status)~t_stage + n_stage + m_stage, data = train,surv = T,x=T,y=T)受篇幅竣事，底下仅展示1年的DCA弧线绘制代码，3年、5年的代码只需在此基础上稍作修改。如修改计较生涯概率中的本事为times=12*3以及绘制弧线代码中的本事time=12*3，变量名dca1。(因此这里只是1/6的代码量哦！）#计较生涯概率train$prob1 <- c(1-(summary(survfit(train_model1, newdata=train), times=12)$surv))train$prob2 <- c(1-(summary(survfit(train_model2, newdata=train), times=12)$surv))#绘制DCA弧线dca1 <- dcurves::dca(Surv(months,status) ~ prob1 + prob2, data = train, time = 12, label = list(prob1 = "Namogram", prob2 = "TNM")) %>% dcurves::as_tibble()ggplot(dca1,aes(x=threshold, y=net_benefit,color=variable))+ stat_smooth(method = "loess", se = FALSE, formula = "y ~ x", span = 0.2) + coord_cartesian(ylim = c(0, 0.2)) + scale_x_continuous(labels = scales::label_percent(accuracy = 1)) + labs(x = "Risk Threshold", y = "Net Benefit", color = "") + theme_bw()代码解读：“method=loess”指使用平滑函数，“formula = "y ~ x"”是用于平滑函数的公式，“span”是王法线条平滑度的平滑量，数字越大，线条越平滑，“ylim”缔造y轴的界限。R谈话复现获得DCA弧线如下：图片
三、利用在线网站复现要是莫得代码基础，或者但愿通过更粗造的模样完成统计分析，保举使用这个智能在线统计分析平台——风暴统计。一键成三线表，粗造又快速。网址：www.medsta.cn（电脑端浏览器翻开）或medsta.cn（medical statistics缩写）1.参加彀站分析模块电脑端翻开风暴统计平台——“风暴智能统计”模块，点击“临床展望模子（最新）”，参加“cox展望模子”页面。图片
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个位号码：最近两期个位开出号码为8-0，在福彩3D历史开奖中，前后两期个位分别开出号码8-0的奖号出现了100次。最近15期个位8-0组合出现之后，其下期奖号分别为：067-456-954-144-755-723-440-426-477-799-314-111-659-899-581；
2.完成前期的准备职责利用风暴统计平台进行DCA的绘制之前，也需要完成数据导入、拆分数据集的职责哦！3.绘制ROC弧线完成前期准备职责之后，参加“Cox展望模子”模块，阐明请示选入回想因变量与回想自变量。最最迫切的是多身分回想缔造，也等于你所盼愿的自变量筛选模样，不错是先单后多，也不错是逐渐回成见，阈值也不错进行退换，相等天真。图片
选中之后，下方就平直给出DCA弧线后果，雷同包括西宾集与考证集在3个不同时代点的6张DCA弧线图。在左侧不错调整线条的粗细、虚实以及X轴的最大刻度值，不错下载图片的PDF或PNG，对生人小白相等友好！图片
四、小结通过对比网站与R谈话绘制的列线图，不错发现两者的弧线换取，只是网站暂不具备绘制不同模子在消失本事点的DCA图形，从这少许来看，R谈话是给愈加天的确。关联词比较于R谈话的几十行代码，网站显得相等粗造快速，要是仅在DCA弧线中展示一个模子，那风暴统计完全值得一试！ 本站仅提供存储工作，通盘内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。