这里很少用到，就给大家简单介绍以下。此模块可以指定分类变量中的参照组，只需要拖动参照组代表的方块放在第一位就可以了。5、绘制RCS曲线 （1）选择模型 可以根据数据与研究目的，选取合适的模型，有线性、logistic、Cox生存分析三种。（2）选择结局变量 结局变量必选，生存时间变量仅在Cox生存分析模型中会用到。（...
RCS(Restricted CubicSplines)阈值效应是Cox回归中常用的一种建模技术,它允许我们对预测因素与事件发生率之间的关系进行非线性建模。通过将连续预测因素转化为非线性的曲线形式,RCS阈值效应可以更好地捕捉预测因素与事件发生率之间的复杂关系,使得模型更加准确。 本文将重点讨论Cox回归和RCS阈值效应的应用。首先,我们将介绍...
以下是绘制RCS曲线的一般步骤: 1.选择模型:根据数据和研究目的,选择合适的模型。在RCS曲线中,主要使用的是Cox生存分析模型。 2.选择结局变量:结局变量是必须选择的,通常为生存时间变量,这在Cox生存分析模型中会用到。 3.选择需要绘制RCS曲线的定量自变量:这些自变量可以是任何连续的定量变量,如年龄、体重指数等。 4...
在这一步中,我们将拟合cox回归模型。 AI检测代码解析 # 拟合cox回归模型cox_model<-coxph(surv_obj~X1+X2,data=data) 1. 2. 添加RCS交互作用 现在,我们将添加RCS交互作用。我们可以使用rms包中的rcs()函数来实现。 AI检测代码解析 # 加载所需的包library(rms)# 添加RCS交互作用rcs_X1<-rcs(data$X1,3)...
使用LOWESS平滑法拟合阴性到阳性节点期迁移的比值比(ORs)和更多ELN的生存风险比(HR),并使用Chow检验确定结构断点。使用限制性立方样条(RCS)在连续尺度上评估ELN与生存之间的关系。 结果:中国注册中心(n = 7694)和SEER数据库(n = 21332)的ELN计数分布相似。随着ELN计数的增加,两个队列从淋巴结阴性到淋巴结阳性疾病...
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TyG指数四分位分组在Cardiovascular Diabetology文章中的应用分析包括基线分析、COX回归、RCS以及亚组分析。基线分析：内容：基线分析主要用于描述研究参与者的基线特征，包括年龄、性别、糖尿病状态、心血管疾病类型等，并根据TyG指数的四分位数将参与者分为四组。目的：通过基线分析，可以了解不同TyG指数组别...
小编说明：文章仅用了几个常用的传统统计方法，如：基线分析、COX回归、RCS样条分析、亚组分析。分析方法还是比较简单的，较为不同的是作者将TyG指数进行了四分位分组进行。临床研究的根本使命是发现并解决生命科学领域亟待解决的临床问题，同时，为即将发生的临床难题提供备选解决方案。
fit <- cph(Surv(time,status==1) ~ rcs(age,4), x=TRUE, y=TRUE,data=dt) 绘图 ggrcs(data=dt,fit=fit,x="age") RCS绘图好后我们想了解它的拐点,也就是阈值,因为函数刚写好,还没上下兼容,需要重新建一个一样的模型,但是不是rms包的cph函数,而是survival包的coxph函数。这就里rcs这个函数不需要...
为了研究eGDR与CVD发生率的剂量-反应关系,采用基于Cox回归模型的RCS,调整模型3中的协变量,并以HR = 1时的eGDR值为参考。建立受试者工作特征曲线来评估eGDR对CVD发病率的预测价值,并采用C统计量进行量化。为了进一步估计基本模型之外的额外预测能力,计算了净重分类改进(NRI)和综合区分改进(IDI)指数。