COX模型及预测列线图在R软件中的实现
2015-09-26 董 英，黄品贤 数理医学
Cox比例风险模型能处理不同生存时间分布的删失数据,自1972年提出以来,在生存分析领域得到了广泛的应用。 应用Cox比例风险模型进行影响因素分析时,研究者往往用风险函数比(HazardRatio,HR)来表达模型结果,反映各因 素对生存概率的影响[1],但有时绝对概率水平也具有较大的 应用价值。国外很多研究者在Cox模型基础上建立了不同癌 症的生存概率列线图,可根据个
Cox比例风险模型能处理不同生存时间分布的删失数据,自1972年提出以来,在生存分析领域得到了广泛的应用。 应用Cox比例风险模型进行影响因素分析时,研究者往往用风险函数比(HazardRatio,HR)来表达模型结果,反映各因 素对生存概率的影响[1],但有时绝对概率水平也具有较大的 应用价值。国外很多研究者在Cox模型基础上建立了不同癌 症的生存概率列线图,可根据个体的各因素取值水平直接进 行个体化预测,但列线图法表达生存概率在国内鲜见报道。 R 是一种开源、免费的统计软件,为用户提供弹性的、互动的环 境来分析及展示数据,R提供很多的扩展统计程序包可以实 现常规统计软件无法实现的前沿方法,并具有丰富的绘图功 能,提供较为详细的PDF格式帮助文件[2],越来越受到统计 分析工作者的青睐。本研究以SPSS软件自带的数据为例,介 绍了Cox回归模型及列线图在R软件中的实现步骤,为研究 者提供生存分析的方法学参考。 1理论与方法 1.1Cox比例风险模型及在R中的实现 Cox比例风险模型是半参数模型中最常用的一种方法, Cox模型用风险函
作者：董 英，黄品贤
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想问一下，列线图只能用rms包中得回归函数构建的回归模型吗？cmprsk包构建得竞争风险回归模型可以做吗？
58
我要尝试一下.学习我哦cox预测
81
thanks for your sharing for this paper
100
#列线图#
56
好好学习
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