小云發(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。今天，小云來分解這篇影響因子 > 9分簡單純生信文章的代碼。

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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(diǎn)：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(diǎn)：

1）標(biāo)題：

prognostic，prediction，5-year survival；

結(jié)局事件：death，relapse；

2）摘要/關(guān)鍵字：

follow-up，survival probability，risk 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(shí)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(jìn)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-M和ROC曲線）

下面是代碼中附帶數(shù)據(jù)預(yù)后模型圖例

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(diǎn)R語言就能實(shí)現(xiàn)2分鐘就可以實(shí)現(xiàn)，不懂也沒關(guān)系，可以直接復(fù)制粘貼代碼就可以實(shí)現(xiàn)。

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