基于R软件的逐步Cox回归模型拟合及Nomogram预测图绘制

摘要：

[目的]建立基于R软件的逐步Cox回归模型拟合及列线图(Nomogram)绘制方法.[方法]以R软件的Survival包分别对R自带的Lung数据集228例晚期肺癌病人数据和美国监测、流行病、终点结局(surveillance,epidemiology and end results,SEER)数据库获取的6341例胰腺癌病人数据拟合逐步Cox回归模型,采用rms包绘制列线图,以校准曲线对模型效果进行验证评价.[结果]Cox回归模型显示性别、ph.ecog评分是晚期肺癌病人生存的独立影响因素,年龄、肿瘤部位、肿瘤分化程度、TNM分期、肿瘤大小与淋巴结阳性率为胰腺癌病人生存的独立影响因素.基于以上影响因素绘制的2个列线图可较准确地评估肺癌和胰腺癌病人1年、2年生存概率,校准曲线显示1年、2年实际生存概率与预测概率大致接近.[结论]R绘制列线图方便,可直观地预测个体生存概率.

关键词：Cox回归、生存分析、列线图、预测

所属期刊栏目：31

分类号：R181(流行病学与防疫)

资助基金：上海申康医院发展中心临床管理优化项目SHDC12018629

在线出版日期：2022-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-62