定义:RFM是一种评估全身脂肪百分比的指标,相比BMI能更准确地反映体脂的分布。 计算公式:RFM的计算根据性别不同而有所区别。 T2DM风险评估:RFM提供了一个更精确的全身脂肪百分比估算,与T2DM风险密切相关。较高的RFM值可能表明个体有更高的...
公式:TP / (TP+FN) (2) 1-特异度:指在实际为阴性的个案中,错误预测为阳性个案的比例 公式:FP / (FP+TN)已知,设定不同的概率阈值,则对于数据集中阳性,阴性个案的预测分类也不同,即可得不同的混淆矩阵,从而求出不同的灵敏度和1-特异度。若用横坐标代表1-特异度,纵坐标代表灵敏度,将两者的对应点标记在...
计算C指数: install.packages("Hmisc") library(Hmisc) Cindex <- rcorrcens(mydata$disease~predict(mylog)) C统计量=0.919,SD=0.04, 计算C统计量SE的公式为SE=SD/2, 进一步计算C统计量95%可信区间的上限ul和下限dl。 结果显示,C统计量=0.919,95%可信区间为0.880-0.958©...
简言之,预测模型是通过已知参数来预测临床未知的结局,而模型本身就是一个数学公式。也就是把已知的参数通过这个所谓的模型就可以计算出未知的结局发生的可能性,即是预测。 临床预测模型的统计学本质就是回归建模分析,回归的本质就是发现因变量Y与多个自变量X之间的数学关系。临床研究中最常用的回归建模分析有三种:多...
rcorr.cens的代码及结果,第一个值就是C指数,同时也有Dxy的值,注意rcorrcens的写法是写成formula(公式)的形式,较为方便;而rcorr.cens的写法是只能在前面写上一个自变量,并且不支持data = ...的写法,有点繁琐。较为遗憾的是这种方法得到的C指数的标准误需要通过S.D./2间接得到。
接着，借助Hmisc库的rcorrcens()函数计算C指数。以示例数据为例，计算C统计量为0.919，标准差为0.04。计算C统计量的SE公式为SE=SD/2。利用此公式，计算95%可信区间的上限ul和下限dl。结果显示，C统计量为0.919，95%可信区间为0.880至0.958。这一结果说明预测模型具有较高的区分力。
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我们学会了 Harrell C-index 的计算公式,接下来我们通过实际例子来进一步学习吧 让我们看一个例子,其中有一组患者,并尝试计算这个特定风险模型的 Harrell C-index。 现在,我们有一个风险模型,他输出了每个患者的风险得分,让我们看看如何评估这个数据上的模型好坏。
rcorrcens的代码及结果,注意rcorrcens的写法是写成formula（公式）的形式，较为方便；而rcorr.cens的 写法是只能在前面写上一个自变量,并且不支持data = ...的写法，有点繁琐。较为遗憾的是这两种方法得到的C指数的标准误需要通过S.D./2间接得到。r <- rcorrcens(Surv(os, death) ~ age + ...