RCS分析显示NLR与心血管死亡率之间存在非线性相关(图1B)。分段Cox回归分析在2.3处确定了一个拐点。在模型1中,随着NLR值的升高,心血管死亡风险显著增加(表2)。经过全面调整后,NLR值每增加1个单位,心血管死亡风险升高15%(表2)。生存曲线分析也显示,与低NLR组相比,高NLR组的生存率显著降低(图2B)。Cox回归分析证...
单因素RCS曲线的绘制比较简单,平台可以一站式实现三种回归分析。 只需要选择回归类型、自变量、因变量,平台就会自动给出RCS曲线啦。 如果需要绘制调整调整协变量后的RCS曲线,只多1步,勾选协变量即可! 除此之外,平台还支持图片多种细节自定义调整,包括RCS曲线节点数、P值图例、坐标轴、标签、曲线颜色等,满足多样化的...
研究团队使用多变量线性回归模型探索ZJU指数与CAP、LSM之间的线性关系。同时，研究团队采用限制性立方样条（RCS）来描述非线性关系。ZJU指数可有效预测NAFLD患者的严重程度 多因素线性回归分析的结果显示，ZJU指数与CAP、LSM之间均呈显著正相关。这意味着，随着ZJU指数水平增加，NAFLD患者的肝纤维化和肝脂肪变性程度也更加...
最后作者采用采用RCS加权logistic回归模型检验连续LE8评分与抑郁之间的非线性关系,其中RCS中节点数量和位置的选择由AIC信息准则指导,进而在最佳拟合和过拟合之间取得平衡,以中位数(68.75点)作为所有参与者的参考点。此外,作者还对男性和女性参与者进行了单独的RCS分析,男女性分别以68.08和70.00分作为参考点。RCS分析显示L...
首先,采用广义线性模型(GLM)和限制性三次样条(RCS)分析来检验个体PFAS暴露与尿酸和高尿酸血症风险的关系,并建立E-R关系。 然后,采用加权分位数和回归模型(WQS)分析PFAS暴露对尿酸水平和高尿酸血症风险的联合效应,筛选影响尿酸和高尿酸血症风险的PFAS化合物。
之后就可以使用平台进行加权分析啦！像是基线差异性分析、线性回归、logistic回归、cox回归、KM曲线、RCS曲线、亚组森林图，多种功能全部将复杂代码简化为菜单式操作，小白分析也是轻轻松松！这里我们以加权logistic回归分析板块为例，给大家简单介绍一下啊！平台只需要选入因变量与自变量，就可以批量完成单因素分析，在选...
此外,使用 RCS 分析研究了 CDAI 的每个单独组成部分与中风患病率的关联。某些抗氧化剂的组合似乎具有协同作用,加强了与中风患病率的总体保护关联。而 CDAI 中的六种抗氧化剂成分,包括维生素 A、维生素 C、维生素 E、锌、硒和类胡...
同时，RCS和阈值分析结果表明，SHR水平与0-3期CKM人群的全因以及CVD死亡率均呈 U 形关联，拐点分别为17.93、14.02。图2 RCS曲线 表2 阈值效应分析 随后，研究团队基于自适应最佳子集选择（ABESS）算法和 Boruta 算法筛选的11个关键特征，研究团队构建了10个机器学习模型。图3ABESS 算法和 Boruta 算法结果图 结...
基线差异性分析 绘制KM曲线 COX回归多模型控制混杂 趋势性分析P trend 绘制非限制性立方样条图(RCS) 首先,导入我们从NHANES数据库中提取处理好的数据,本次复现数据包括19481名研究对象(原文章n=23110),样本量略有出入,这里大家请多关注统计方法的运用。
生存分析丨RCS曲线 丨影响因素森林图 亚组分析与森林图丨多模型策略控制混杂 风暴统计平台实操 第一步:数据的导入 首先,点击下方链接,来到平台操作界面,根据图片提示,完成数据的导入。 www.zstats.cn/software2/NHS_statistic_all/ 第二步:权重设置 接着来到"研究设计及权重"模块,主要是选中我们的权重变量。