Создание модели номограммы регрессии конкурирующих рисков для данных о выживании

Это протокол для решения обычных грантов на основе конкурирующих регрессии риска модель, которая является более рациональным методом для применения, когда конкурирующие события, такие как дорожно-транспортных происшествий передаются в анализе выживания. Лица, которые испытали наши конкурирующие события часто напоминают о рисках, которые, как конкурирующие риски, как правило, не являются независимыми. Конкурирующий нормальный грант является более подходящим для оценки вероятности тестирования событий для лиц в анализе.

После установки RMS и конкурирующих пакетов риска R, загрузить их и импортировать данные когорты Для создания кокс пропорциональной модели регрессии опасностей, подходят модели к данным с помощью функции CPH затем разработать Кокс регрессии номограммы, принимая два года предсказал выживаемость в качестве примера. Используйте метапакет в R для расчета оценки риска и нарисовать лесной участок. После установки и загрузки пакетов R, получить оценку группового риска, или GRS и разделить когорту на три подгруппы.

Затем нарисуйте лесной участок, получив коэффициент опасности более низкий интервал компетенции и верхний интервал доверия с функцией CRR. Чтобы создать конкурирующая модель регрессии риска, начните с размещения прогностические переменные в матрицу. Используйте функцию Cbind, чтобы составить переменные по столбцам и поместить их в модель.

Затем используйте функцию номограммы для построения Cox Nome. Получите базовую кумулятивную функцию инцидентов, или CIF, и замените X-бета и X-точку конкурирующей модели регрессии риска. Замените общую точку X в катушке X, затем вычислите оценку X и вычислите номограмму.

Уравнение для X оценка и X железнодорожных отношений могут быть рассчитаны в соответствии с внутренней атрибуции конкурирующих моделей. Ноль CIF означает базовый CIF, который рассчитывается функцией прогнозировать CRR. В примере когорты в общей сложности 8, 550 пациентов, имеющих право были включены в анализ и среднее время последующей деятельности было 88 месяцев.

Совокупные случаи смерти опухоли и отсутствие смерти опухоли и конкурирующих событий были методом Каплан-Мейер, и конкурирующие функции регрессии риска, соответственно. Сумма кумулятивных случаев смерти опухоли и смерти от опухоли, рассчитанная методом Каплан-Мейера, была выше, чем сумма оценок всех причин смерти, которая равнялась кумулятивным случаям смерти от рака при использовании конкурирующих методов. Номограмма была построена с использованием модели пропорциональной регрессии Кокса на основе значительных факторов, которые включали семейное положение, расу, гистологический тип, дифференцированный класс, T-классификацию и N-классификацию.

Номограмма была также построена с использованием конкурирующей модели регрессии риска. Основываясь на оценке риска, когорта была классифицирована на три подгруппы: низкий риск, средний риск и высокий риск. Лесной участок использовался для четкого представления взаимодействия между оценкой группового риска и конкретным фактором.

При рассмотрении возраста только группа низкого риска показала худший прогноз для молодых женщин, указав, что молодой возраст может выступать в качестве защитного фактора прогноза в средних и группах высокого риска. При попытке этого протокола важно в полной мере понять различные модели выживания в 10 к анализу событий и инструменты должным образом освоены для индивидуального руководства. Производительность модели оценивается с точки зрения дискриминации и эффективности рациона калибра.

После этой процедуры кривая калибровки и те же пробелы могут быть производительности для проверки эффективности конкурирующих нормальных грантов.