Etablierung eines Nomogrammmodells für die wettbewerbsfördernde Risikoregression für Überlebensdaten

Dies ist das Protokoll zur Bewältigung der normalen Zuschüsse auf der Grundlage des konkurrierenden Risikoregressionsmodells, das eine rationalere Methode ist, wenn die konkurrierenden Ereignisse wie die Verkehrsunfälle in der Überlebensanalyse bestanden werden. Personen, die unsere konkurrierenden Veranstaltungen erlebt haben, erinnern oft an die Risiken, die, da die konkurrierenden Risiken in der Regel nicht unabhängig sind. Der konkurrierende normaler Zuschuss ist besser geeignet, um die Wahrscheinlichkeit von Testereignissen für Personen in der Analyse zu bewerten.

Nach der Installation des RMS und konkurrierender Risiko-R-Pakete laden Sie sie und importieren Sie die Kohortendaten Um das Regressionsmodell für die proportionalen Gefahren von Cox zu erstellen, passen Sie das Modell mithilfe der CPH-Funktion an die Daten an und entwickeln Sie dann ein Cox-Regressionsnomogramm, wobei Sie die zwei Jahre vorhergesagte Überlebensrate als Beispiel verwenden. Verwenden Sie das Metapaket in R, um den Risikowert zu berechnen und ein Walddiagramm zu zeichnen. Nach dem Installieren und Laden der R-Pakete erhalten Sie den Gruppenrisiko-Score (GRS), und teilen Sie die Kohorte in drei Untergruppen auf.

Zeichnen Sie dann das Gesamtstrukturdiagramm, erhalten Sie das Hazard Ratio niedrigeres Kompetenzintervall und das obere Konfidenzintervall mit der CRR-Funktion. Um das konkurrierende Risikoregressionsmodell zu erstellen, platzieren Sie zunächst prognostische Variablen in einer Matrix. Verwenden Sie die Cbind-Funktion, um die Variablen nach Spalten zu verketten und in das Modell einzupassen.

Verwenden Sie dann die Nomogrammfunktion, um Cox Nome zu konstruieren. Abrufen der Basisfunktion für kumulative Vorfälle (CIF) und Ersetzen der X-Beta und des X-Punktes des konkurrierenden Risikoregressionsmodells. Ersetzen Sie den gesamten X-Punkt in der X-Rolle, berechnen Sie dann die X-Punktzahl und zeichnen Sie das Nomogramm.

Die Gleichung für die X-Score- und X-Schienenbeziehung kann entsprechend der intrinsischen Zuordnung des konkurrierenden Modells berechnet werden. CIF Null bedeutet Basis-CIF, der durch die CRR-Vorhersagefunktion berechnet wird. In der Beispielkohorte wurden insgesamt 8 550 förderfähige Patienten in die Analyse einbezogen, und die mediane Nachbeobachtungszeit betrug 88 Monate.

Die kumulativen Inzidenzen von Tumortod und kein Tumortod und konkurrierende Ereignisse wurden nach der Kaplan-Meier-Methode und der konkurrierenden Risikoregressionsfunktion verwendet. Die Summe der kumulativen Inzidenzen von Tumortod und ohne Tumortod, berechnet mit der Kaplan-Meier-Methode, war höher als die Summe der Schätzungen aller Todesursachen, die den kumulativen Vorfällen des krebsspezifischen Todes entsprach, wenn eine konkurrierende Methode verwendet wurde. Ein Nomogramm wurde unter Verwendung des proportionalen Regressionsmodells Cox erstellt, das auf signifikanten Faktoren beruhte, die Familienstand, Rasse, histologischer Typ, differenzierte Besoldungsgruppe, T-Klassifikation und N-Klassifikation umfassten.

Ein Nomogramm wurde auch mit dem konkurrierenden Risikoregressionsmodell erstellt. Basierend auf dem Risiko-Score wurde die Kohorte in drei Untergruppen eingeteilt: geringes Risiko, mittleres Risiko und hohes Risiko. Das Waldgrundstück wurde verwendet, um die Wechselwirkung zwischen dem Gruppenrisiko-Score und dem spezifischen Faktor klar darzustellen.

Bei der Betrachtung des Alters zeigte nur die Gruppe mit geringem Risiko eine schlechtere Prognose für jüngere Frauen, was darauf hindeutet, dass junges Alter als Schutzfaktor für die Prognose in mittleren und risikoreichen Gruppen wirken kann. Beim Versuch dieses Protokolls ist es wichtig, die verschiedenen Überlebensmodelle in der 10-zu-Ereignisanalyse vollständig zu verstehen, und die Werkzeuge werden für die individuelle Anleitung richtig gemastert. Die Modellleistung wird anhand der Diskriminierung und der Kaliberrationsleistung bewertet.

Nach diesem Verfahren kann die Kalibrierungskurve und die gleichen Lücken die Leistung sein, um die Effizienz des konkurrierenden normalen Zuschusses zu validieren.