Une validation du paysage basé sur R d’un modèle de risque concurrent

Résumé

Le présent protocole décrit les codes en R pour évaluer les capacités de discrimination et d’étalonnage d’un modèle de risque concurrent, ainsi que les codes pour la validation interne et externe de celui-ci.

Résumé

Le modèle à risques proportionnels de Cox est largement appliqué pour les analyses de survie en milieu clinique, mais il n’est pas en mesure de faire face à de multiples résultats de survie. Différent du modèle traditionnel à risques proportionnels de Cox, les modèles de risque concurrents tiennent compte de la présence d’événements concurrents et de leur combinaison avec un nomogramme, un dispositif de calcul graphique, qui est un outil utile pour les cliniciens pour effectuer une prédiction pronostique précise. Dans cette étude, nous présentons une méthode pour établir le nomogramme de risque concurrent, c’est-à-dire l’évaluation de ses capacités de discrimination (c.-à-d. indice de concordance et aire sous la courbe) et d’étalonnage (c.-à-d. courbes d’étalonnage), ainsi que l’avantage net (c.-à-d. analyse de la courbe de décision). De plus, une validation interne à l’aide de rééchantillonnages bootstrap de l’ensemble de données original et une validation externe à l’aide d’un ensemble de données externe du nomogramme de risque concurrent établi ont également été effectuées pour démontrer sa capacité d’extrapolation. Le nomogramme du risque concurrent devrait être un outil utile pour les cliniciens afin de prédire le pronostic en tenant compte des risques concurrents.

Introduction

Au cours des dernières années, des facteurs pronostiques émergents ont été identifiés avec le développement de la médecine de précision, et les modèles pronostiques combinant des facteurs moléculaires et clinicopathologiques attirent de plus en plus l’attention dans les milieux cliniques. Cependant, les modèles non graphiques, tels que le modèle à risques proportionnels de Cox, avec les résultats des valeurs des coefficients, sont difficiles à comprendre pour les cliniciens¹. En comparaison, un nomogramme est un outil de visualisation de modèles de régression (incluant le modèle de régression de Cox, le modèle de risque concurrent, etc.), un di....

Protocole

La base de données Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) est une base de données sur le cancer en libre accès qui ne contient que des données anonymisées sur les patients (ID SEER : 12296-Nov2018). Par conséquent, cette étude a été exemptée de l’approbation du comité d’examen de l’hôpital affilié Jinhua, École de médecine de l’Université du Zhejiang.

1. Préparation des données et des emballages R

1. Préparez et importez les données.
   > Ensemble de données <- lire.csv(« .../Données sur le cancer du sein.xlsx ») #Import données .
   REMARQUE: Les données sont téléchargées dans le fichier....

Résultats

Dans cette étude, les données des patientes atteintes d’un cancer du sein ont été extraites de la base de données SEER et ont servi d’exemple. La base de données SEER fournit des données sur le cancer représentant environ 34,6% de la population des États-Unis, et l’autorisation d’accéder à la base de données a été obtenue (numéro de référence 12296-Nov2018).

Deux nomogrammes (figure 1), tous deux comprenant le type histologique, le grade d.......

Discussion

Cette étude a comparé des nomogrammes de risque concurrents établis par deux méthodes distinctes et a procédé à l’évaluation et à la validation des nomogrammes établis. Plus précisément, cette étude a fourni un tutoriel étape par étape pour établir le nomogramme basé sur une méthode directe, ainsi que pour calculer l’indice C et tracer les courbes d’étalonnage.

Le progiciel efficace du logiciel R est largement utilisé pour la construction et l’évaluation d.......

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
R software	None	Not Applicable	Version 3.6.2 or higher
Computer system	Microsoft	Windows 10	Windows 10 or higher