列线图（Nomogram），也叫做协方差图，是一种用来描述多个变量之间关系的图形化工具。它通常由一条直线...
利用Bootstrap自抽样产生的新样本去评价列线图模型的准确性,常用C-统计量来进行衡量,其值越接近于1说明列线图的预测能力越准确。 2.图形校准法 图形校准法的基本思想是:首先利用列线图预测出每位研究对象的生存概率,并从低到高排成一个队列,根据四分位数将队列分为4组(或者根据其他分位数分组),然后分别计算每...
列线图的基本原理,简单的说,就是通过构建多因素回归模型,根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度(回归系数的大小),给每个影响因素的每个取值水平进行赋分,然后再将各个评分相加得到总评分,最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系,从而计...
nomogram <- nomogram(model, fun = function(x)1/(1+exp(-x))) # 逻辑回归计算公式# 绘制列线图plot(nomogram) 四、结果解读 为了方便解释和演示过程,我们把列线图的自变量减少几个,我们以age,meno和nodes为自变量生成列线图。 model <- lrm(status ~ age + meno + nodes, data = gbsg[,-1])nomo...
列线图是随机森林吗 列线图模型解读 基本原理: 根据多因素模型中各自变量的偏回归系数的大小,给每个自变量进行赋分,然后将各个自变量评分相加得到总评分,根据总评分估计出个体结局事件的预测情况。 列线图包括三个部分: 用于预测模型的自变量:线段长短表示对因变量的贡献...
构建列线图的基本步骤是：首先，通过回归分析如Cox或Logistic回归，确定每个因素对结果的影响程度（通过回归系数）。然后，为每个因素的可能取值赋予评分，这些评分基于它们对结果的贡献。最后，通过一个函数将总分转换为事件发生概率，得出个体预测值。列线图的构成主要包括三个部分：左侧列出模型中的变量，如...
列线图（Nomogram）在多因素回归分析中，用以整合多个预测指标并可视化展示预测模型结果，方便理解多个变量间的相互关系及其对结局事件的影响。通过构建回归模型，如Cox回归、Logistic回归等，根据回归系数大小为每个因素赋分，总分与结局事件发生概率之间建立函数关系，从而预测个体风险。列线图将复杂回归方程简化...
🍁以2024年1月发表在international journal of surgery(IF:12.5)上的一篇文章为例,文章名为A nomogram incorporating treatment data for predicting overall survival in gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors: a population-based cohort study(结合治疗数据预测胃肠胰神经内分泌肿瘤总体生存率的列线图:一项基于...
列线图 Nomogram python 列线图结果解读,列线图是一种直观有效地展示Cox回归结果的一种方法。最有价值的是进行结局的预测,同时可以通过直线的长度来表示不同变量对结局的影响,以及变量的不同取值对结局的影响。正如下图中所示。举例来说,一个男性胰腺癌患者,年龄是40岁
列线图将复杂的回归方程,转变为了可视化的图形,使预测模型的结果更具有可读性,方便对患者进行评估。正是由于列线图这种直观便于理解的特点,使它在医学研究和临床实践中也逐渐得到了越来越多的关注和应用。 解读列线图 闲话少说,先上文章哈。今天我们以2017年发表在JACC:Cardiovascular Imaging杂志上的一篇文章《Develo...