Establecimiento de un modelo de nomograma de regresión de riesgo competitivo para los datos de supervivencia

Este es el protocolo para hacer frente a las subvenciones normales basadas en el modelo de regresión de riesgo de la competencia, que es un método más racional para aplicar cuando los eventos competidores como los accidentes de tráfico se pasan en el análisis de supervivencia. Las personas que experimentaron nuestros eventos de la competencia a menudo están recordando los riesgos que, como los riesgos de la competencia, por lo general no son independientes. La subvención normal de la competencia es más apropiada para evaluar la probabilidad de probar eventos para individuos en el análisis.

Después de instalar el RMS y los paquetes de R de riesgo de la competencia, cargarlos e importar los datos de la cohorte Para establecer el modelo de regresión de peligros proporcionales de Cox, ajustar el modelo a los datos utilizando la función CPH y luego desarrollar un nomograma de regresión Cox, tomando como ejemplo la tasa de supervivencia prevista de dos años. Utilice el metapaquete en R para calcular la puntuación de riesgo y dibujar una gráfica forestal. Después de instalar y cargar los paquetes R, obtenga la puntuación de riesgo de grupo o GRS y divida la cohorte en tres subgrupos.

A continuación, dibuje la parcela forestal, obteniendo la relación de peligro menor intervalo de competencia, y el intervalo de confianza superior con la función CRR. Para establecer el modelo de regresión de riesgo de la competencia, comience colocando variables de pronóstico en una matriz. Utilice la función Cbind para concatenar las variables por columnas y ajustarlas al modelo.

A continuación, utilice la función nomograma para construir Cox Nome. Obtenga la función de incidentes acumulativos de línea base, o CIF, y reemplace el punto X beta y X del modelo de regresión de riesgo de la competencia. Reemplace el punto X total en el carrete X, luego calcule la puntuación X y trace el nomograma.

La ecuación para la puntuación X y la relación de carril X se puede calcular de acuerdo con la atribución intrínseca del modelo competidor. CIF cero significa CIF de línea base, que se calcula mediante la función de predicción CRR. En la cohorte de ejemplo se incluyeron en el análisis un total de 8.550 pacientes elegibles y la mediana del tiempo de seguimiento fue de 88 meses.

Las incidencias acumuladas de muerte tumoral y no muerte por tumor y eventos competidores fueron por el método Kaplan-Meier, y la función de regresión de riesgo de la competencia, respectivamente. La suma de las incidencias acumuladas de muerte por tumor y ninguna muerte por tumor, calculada con el método Kaplan-Meier, fue superior a la suma de las estimaciones de todas las causas de muerte, lo que equivalía a los incidentes acumulados de muerte específica por cáncer cuando se utilizó un método competidor. Se construyó un nomograma utilizando el modelo de regresión proporcional de Cox basado en factores significativos, que incluían el estado civil, la raza, el tipo histológico, el grado diferenciado, la clasificación T y la clasificación N.

También se construyó un nomograma utilizando el modelo de regresión de riesgo de la competencia. Sobre la base de la puntuación de riesgo, la cohorte se clasificó en tres subgrupos: riesgo bajo, riesgo medio y alto riesgo. La parcela forestal se utilizó para presentar claramente la interacción entre la puntuación de riesgo de grupo y el factor específico.

Al considerar la edad, sólo el grupo de bajo riesgo mostró un peor pronóstico para las mujeres más jóvenes, lo que indica que la edad temprana puede actuar como un factor protector de pronóstico en grupos de riesgo medio y alto. Al intentar este protocolo es importante comprender completamente los diferentes modelos de supervivencia en el 10 al análisis de eventos y las herramientas se dominan correctamente para la orientación individualizada. El rendimiento del modelo se evalúa en términos de discriminación y el rendimiento de la ración de calibre.

Después de este procedimiento, la curva de calibración y son las mismas brechas pueden ser el rendimiento para validar la eficiencia de la concesión normal de la competencia.