Cox模型,也称为Cox回归模型或比例风险模型(Proportional Hazards Model),是由英国统计学家David Cox于1972年提出的一种半参数回归模型。该模型主要用于生存分析,能够同时分析多个风险因素对生存时间的影响,适用于医学随访研究和其他需要分析生存数据的领域。 Cox模型在医学研究中有广泛的应用,主要用于以下几个方面: ...
基于Cox 比例风险回归模型、LASSO与生存树的乳腺癌预后 摘要:传统的病理检查方法不足以预测乳腺癌的治疗结果,因此从分子生物学上研究其发病机制具有重要意义。通过对乳腺癌患者复发风险的预测,高风险标记的肿瘤患者可以从辅助治疗中获益,而低风险标记的患者可免遭不必要的治疗。本文分别对ER+乳腺癌和ER−乳腺癌的...
LASSO回归筛选变量年龄和吸烟等9个变量时,模型均方根误差最小,其对应的λ=0.0113,LASSO回归模型筛选变量通过ROC预测新发颈动脉斑块的曲线下面积AUC为0.762。通过Cox比例风险模型进一步验证血红蛋白是颈动脉斑块发病的独立危险预测因素。结论体检人群高水平血红蛋白可能与颈动脉斑块发病相关,应重点关注中老年体检人群血红蛋白...
HUANG Rong(sc九DDf o,^彳矗t^e7no扼c5,Lioonin9Ⅳorl再of[mi勘ersit可,Dofio亿116029,I￡瑰i礼o)Abstract: Penalized empirical likelihood inf色rential procedure is proposed for Cox’s pro—por七ional hazards model with adaptive LASS0(ALASS0).Under reasonable conditions,weshow thatthe proposed...
中国科技论文在线 基于Cox 比例风险回归模型、LASSO 与生 存树的ER+乳腺癌预后 # 王莉,张娟** 5 (华北电力大学数理学院,北京102206) 摘要:【目的】传统的的分期方法尚不足以预测雌激素受体阳性(ER+ )乳腺癌的治疗结果。 本文筛选了与 ER+乳腺癌患者复发密切相关的基因,并使用这些基因对患者进行分类,高 风险标...
本文分别对ER+乳腺癌和ER乳腺癌的基因芯片数据进行分析,采用单因素Cox比例风险回归模型初步筛选基因,然后进一步使用LASSO方法对基因进行筛选,再利用这些基因通过生存树方法对患者进行预测和分类.本文使用Kaplan-meier曲线及对数秩检验对结果进行验证.本文的模型对乳腺癌复发风险具有良好的预测效果,所筛选出的基因部分已被...
基于Cox比例风险回归模型,LASSO与生存树的ER+乳腺癌预后 传统的病理检查方法不足以预测乳腺癌的治疗结果,因此从分子生物学上研究其发病机制具有重要意义.通过对乳腺癌患者复发风险的预测,高风险标记的肿瘤患者可以从辅助治疗... 王莉,张娟 - 《统计学与应用》 被引量: 0发表: 2017年 Lasso方法和贝叶斯集成方法在乳...
cancer. Other genes need further experiments to verify the role they play in breast cancer. Keywords Cox Proportional Hazards Regression Model, Kaplan-Meier Curve, Log-Rank Test, LASSO, Survival Tree 基于Cox 比例风险回归模型、LASSO 与生存树的乳腺癌预后 王 莉，张 娟 华北电力大学，北京
利用LASSO回归算法筛选颈动脉斑块影响因素,并通过Cox比例风险模型分析HB与颈动脉斑块的关联.结果共纳入977名未患有颈动脉斑块的体检人群,经过6年体检定期随访,随访新发颈动脉斑块326例,累计患病率为33.4%.LASSO回归筛选变量年龄和吸烟等9个变量时,模型均方根误差最小,其对应的λ=0.0113,LASSO回归模型筛选变量通过ROC...