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你與生信大佬的距離,只差2分鐘搞定預(yù)后模型構(gòu)建和性能評估

2022-03-28 15:33 作者:爾云間  | 我要投稿

預(yù)后模型(Prognostic Model

定義:用來預(yù)測個體患者在未來某一時刻發(fā)生某件事的概率。

預(yù)后模型側(cè)重于研究疾病在特定時間段內(nèi)復(fù)發(fā)、死亡、傷殘和并發(fā)癥等結(jié)果發(fā)生的概率。這種模型在研究中非常常見,即

1)患者處于同樣起始狀態(tài)(如確診為某疾病)

2)結(jié)局變量:患者將來是否發(fā)生某一事件(如:死亡)

3)基線時間點:有時間維度(如1,3,5年生存率)

預(yù)后模型相關(guān)論文的特點:

1)標(biāo)題:

prognosticprediction,5-year survival;

結(jié)局事件:death,relapse;

2)摘要/關(guān)鍵字:

follow-up,survival probabilityrisk group;

discrimination,C statistics ,Calibration (校準(zhǔn))指標(biāo)

小編發(fā)現(xiàn)近年來,預(yù)后模型相關(guān)研究的生信文章越來越多,有高到20分的SCI。如下圖。這篇影響因子 > 9分簡單純生信文章。

?

但是具體要如何實現(xiàn)預(yù)后模型的構(gòu)建??? 今天,小編以代碼提供的數(shù)據(jù)為例進行說明。

代碼具體包括:

Step1輸入數(shù)據(jù)并構(gòu)建預(yù)后模型

Step2 輸出風(fēng)險評分

Step3 預(yù)后模型性能評估(K-MROC曲線)

下面是代碼中附帶數(shù)據(jù)預(yù)后模型圖例

forest圖

?Survival (K-M) 圖
?Survival (ROC) 圖

神奇吧,就是如此簡單,我們用的都是入門級函數(shù),稍微懂點R語言就能實現(xiàn)2分鐘就可以實現(xiàn),不懂也沒關(guān)系,可以直接復(fù)制粘貼代碼就可以實現(xiàn)。

如果您覺得自己構(gòu)建預(yù)后模型,發(fā)表SCI論文花費您大量的時間,那么您完全需要關(guān)注我們的宮主好。

展示一個我們可以提供的預(yù)后構(gòu)建與性能評估。

預(yù)后模型構(gòu)建與性能評估


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