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  • ckm:临床模型-源码

    2021-03-06 06:12:58
    ckm:临床模型
  • 临床预测模型】----10步建立预测模型 好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时,一头雾水找不着北???? 为了解决这一问题,小编思索良久,决定彻夜归纳,5min快速概括,告诉各位头大的小朋友,每一步应该怎么做...

    【临床预测模型】----10步建立预测模型

    好多小伙伴在首次构建一个临床预测模型构建时,一头雾水找不着北😭
    为了解决这一问题,小编思索良久,决定彻夜归纳,5min快速概括,告诉各位头大的小朋友,每一步应该怎么做~😁😁
    满满只放干货,划重点!!


    研究思路 🧐

    🎖准备工作 ➡️ 统计分析 ➡️ 成果展示
    在这里插入图片描述
    !!大部分的研究,取决于我们有什么样的现有数据!!
    so,数据是一切的源头,巧妇难为无米之炊。

    1、准备工作:

    1)确立研究问题
    2)选择数据来源
    3)数据的预处理

    在这里插入图片描述

    2、统计分析工作:

    1)模型选择
    2)单因素分析+预测变量的转换
    3)多因素分析+预测变量的筛选
    4)拟合模型/校准模型
    5)评估模型表现(模型验证)

    在这里插入图片描述

    3、成果展示:

    1)呈现预测模型
    2)报告研究结果

    在这里插入图片描述
    难以理解嘛?没关系,我们用做菜来表述这一过程~
    在这里插入图片描述
    这么一看,机器学习构建临床预测模型,也不是那么难嘛~🤣


    👩🏼‍💻研究设计🤓

    1、思维框架:PI(E)COTS准则

    1)研究类型
    2)研究对象/人群
    3)干预性研究?观察性研究?
    4)outcome,时间点
    在这里插入图片描述

    2、临床阶段中可研究的问题

    根据疾病的每个阶段,可以挖掘和发现不同的研究问题

    1)预防阶段
    2)诊断阶段 ➡️ 构建诊断模型
    3)治疗阶段
    4)预后阶段 ➡️ 构建预后模型
    在这里插入图片描述
    诊断/预后模型,根据思维框架进行拆解如下:
    在这里插入图片描述
    对于诊断模型的代表性研究,可以同样拆分:
    在这里插入图片描述
    对于预后模型的代表性研究,同样拆分:
    在这里插入图片描述
    好啦好啦,具体的统计方法怎么选择呢?
    这又是另一块重点知识点了,也是机器学习中又一核心问题。。

    具体可移步拜访小编的csdn博客,目前在持续更新中…

    小编作为初学者,有遗漏或者缺少的地方,期待各位读者不吝赐教,与各位小伙伴们的交流与合作呐~~🥳🥳🥳🧚🏽‍♀️

    ending!

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  • 临床预测模型】 第一部分: 诊断模型or 预后模型 一,诊断模型(Diagnostic Model) 1、定义:用来预测个体患者患有某种疾病的概率; 1)通常应用于:特定群体,表现出某种症状的患者; 2)结局变量:患者当前状态...

    【临床预测模型】

    第一部分: 诊断模型or 预后模型

    一,诊断模型(Diagnostic Model)
    1、定义:用来预测个体患者患有某种疾病的概率;

    1)通常应用于:特定群体,表现出某种症状的患者;
    2)结局变量:患者当前状态(是否患病)

    2、诊断模型是诊断试验准确性研究的延伸;
    概率思维:诊断结果不再是阴阳,而是当前患有某疾病的可能性。
    

    在这里插入图片描述
    预测因子和结局指标,应该“同时间”测量。

    3、诊断论文的特点:

    1)标题:diagnostic,diagnostic model;疾病名称;
    2)摘要/关键字:
    discrimination;
    ROC,AUC,sensitivity,specificity 指标

    二,预后模型(Prognostic Model)

    pro:before;gnostic:to know(预后,预知以后)

    1、定义:用来预测个体患者在未来某一时刻发生某件事的概率。

    1)患者处于同样起始状态(如确诊为某疾病)
    2)结局变量:患者将来是否发生某一事件(如:死亡)
    3)基线时间点:有时间维度(1,3,5年生存率)
    在这里插入图片描述

    2、预后论文的特点:

    1)标题:
    prognostic,prediction,5-year survival;
    结局事件:death,relapse;
    2)摘要/关键字:
    follow-up,survival probability,risk group;
    discrimination,C statistics ,Calibration (校准)指标

    三,区别
    1、诊断用logistic回归?预后用cox回归?(❌)
    2、诊断用病例-对照?预后用队列? (❌)
    3、时间维度!!!
    4、报告准则和方法学质量

    1)诊断模型:
    属于预测模型,参考 TRIPOD , PROBAST;
    也属于诊断类研究,参考 STARD update , QUADAS-2;
    2)预后模型:
    主参考预测模型,参考 TRIPOD , PROBAST;
    参考预后研究注意事项。

    5、模型应用不同

    1)诊断------提供诊断结果,直接影响之后采取的治疗措施;
    2)预后------直到病人健康、预后管理、生活方式干预;
    预后-------作为临床研究的替代结局指标;(慢病跟踪)

    四,非标准的诊断/预后模型
    1、标准:

    1)诊断:是否患病
    2)预后:是否发生某事件
    3)其他:预测绝对值(处理结局指标)
    预测血压>>高血压诊断模型
    预测住院天数>>出院预后模型

    2、非标准:

    第二部分: 五种临床预测模型研究分类

    在这里插入图片描述

    一,寻找预后/诊断因子

    在这里插入图片描述Predictors of XX (多因子); XX predicts(单因子)
    Risk factors of XX

    二,无外部验证的预测模型的建立

    在这里插入图片描述
    没有外部数据,拆分原始队列,一份训练,一份验证;

    内部验证的拆分方法有4种:

    1)随机拆分:数据使用效率不高。
    2)交叉验证:数据使用效率高
    3)重抽样:
    4)“内部-外部”验证:多中心研究
    在这里插入图片描述

    三,有外部验证的预测模型的建立

    在这里插入图片描述
    模型泛化能力:需要有外部数据验证

    外部验证的方法有4种:

    1)时间验证:按照时间截断;
    2)空间验证:A,B,C中心;
    3)时空验证:时间,空间都不同;
    4)领域验证:换领域在这里插入图片描述

    四,预测模型的验证

    自己的数据,验证别人的模型,观察该模型的性能。
    在这里插入图片描述

    五,预测模型的影响

    试验组使用预测模型,对照组使用金标准(或经验),观察预测模型与标准/经验的对结局事件的影响和差异。
    在这里插入图片描述

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  • 目的:探讨ADNEX模型在卵巢良恶性肿瘤的早期诊断和分期中的临床价值。 方法:采用ADNEX风险模型和MRI资料对我院收治的136例卵巢癌患者进行回顾性分析。 将两种诊断方法的准确性与病理检查结果作为金标准进行了比较。...
  • (三)Logistic回归模型评价:在常用的临床模型构建中,主要分为两种,包括临床预测模型(Cox回归模型)和临床诊断模型(Logstic回归模型)。在之前的内容中,阿琛给大家介绍了如何使用Nomogram图将临床预测模型可视化,...

    (三)Logistic回归模型评价:

    在常用的临床模型构建中,主要分为两种,包括临床预测模型(Cox回归模型)和临床诊断模型(Logstic回归模型)。在之前的内容中,阿琛给大家介绍了如何使用Nomogram图将临床预测模型可视化,以及Cox回归模型的相关评价指标。

    下面是临床模型的第三集临床诊断模型篇,即如何对Logistic回归模型进行评价。

    1.建立Logistic预测模型:

    1.1 引用R包:

    #install.packages("foreign")

    #install.packages("rms")

    #install.packages("pROC")

    #install.packages("rmda")

    #install.packages("nricens")

    library(foreign)

    library(rms) #构建Logstic模型

    library(pROC) #绘制ROC曲线

    library(rmda) #绘制DCA曲线

    library(nricens) #计算NRI值

    1.2 读取文件:

    setwd("C:Users 00Desktop14_Logstic") #设置工作目录

    rt

    head(rt) #查看前5行的数据

    可以发现,该数据集主要包括5个不同的变量和1个结局变量;在此,我们主要通过构建临床诊断模型,来预测结局Status。

    2a991858ef8709e87420fb64d1078d62.png

    1.3 构建Logstic模型:

    首先,对数据集中的相关参数进行设置;

    rt$Age =60"))

    rt$Gender

    rt$Education

    rt$Alcohol

    str(rt)

    ddist

    options(datadist = "ddist") #使用函数datadist()将数据打包

    随后,使用glm()函数构建Logstic模型,在R中glm()函数可以拟合广义线性模型,其中包括Logstic回归模型。其中,我们必须使用family=binomial这个参数来告诉R运行Logstic回归模型,而不是其他的广义线性模型;

    fit

    family = binomial(link="logit"), x=T)

    #利用lrm()函数对模型进行拟合

    summary(fit) #查看模型拟合结果

    通过summary()函数,我们可以查看各个预测变量的系数及其P值;可以看到,只有两个特征的P值小于0.05(BMI和Education);

    7d6c4ed2f60956f0f672c420d1d4361d.png

    2.计算C指数及绘制ROC曲线:

    2.1 C-Index的计算:

    Cindex

    Cindex

    通过这种方式,我们也可以获得该模型的C-Index为0.718,标准差为0.061;一般而言,我们将<0.5看成模型没有任何预测能力,0.51-0.7认为是较差的准确性,0.71-0.9为中等的准确性,> 0.9为高度的准确性。

    6e31a53d4e8fe473824ba1105f01ce0a.png

    2.2 ROC曲线的绘制:

    接下来,加个餐,我们一起来看下如何绘制预测模型的ROC曲线;

    gfit

    plot(gfit,

    print.auc=TRUE, #输出AUC值

    print.thres=TRUE, #输出cut-off值

    main = "ROC CURVE", #设置图形的标题

    col= "red", #曲线颜色

    print.thres.col="black", #cut-off值字体的颜色

    identity.col="blue", #对角线颜色

    identity.lty=1,identity.lwd=1)

    结果显示

    该模型ROC曲线的曲线下面积(AUC值)为0.718;对于AUC值,其含义与C-Index较为类似,我们往往将AUC位于0.5~0.7时定义为模型的效果较低,位于0.7~0.85之间为效果一般,而位于0.85~0.95时效果很好。同时,该模型的最佳截断值(即cut-off值)为0.011,也就是说当以0.011进行分组时,两组之间具有最佳的区分度。

    c48d2a05c22dbc69577af7943d66a207.png

    3.基于ggstatspot包的绘制:

    cal

    plot(cal,

    xlab="Nomogram-predicted probability of nonadherence",

    ylab="Actual diagnosed nonadherence (proportion)",

    sub=F)

    如图所示

    X轴为模型预测得到的结局可能性,而Y轴为实际观察得到的值,并重复计算1000次,其中Bias-corrected为校正曲线,而对角线Ideal为理想的曲线。校正曲线与理想曲线之间越相近,说明模型的预测能力越好。在该结果中,模型具有良好的校准能力。

    e721d67bdbf01b17355debafbe108521.png

    4.绘制DCA曲线:

    评估完模型的准确性,同时还需要进一步评估模型的获益率。因此,我们通过DCA曲线,来展示患者的净获益率。

    modul

    Status~Age + Gender + BMI + Education + Alcohol,

    family = binomial(link ='logit'),

    thresholds= seq(0,1, by = 0.01),

    confidence.intervals = 0.95)

    plot_decision_curve(modul,

    curve.names="Nonadherence prediction nomogram", #曲线名称

    xlab="Threshold probability", #x轴名称

    cost.benefit.axis =FALSE, col= "blue",

    confidence.intervals=FALSE,

    standardize = FALSE)

    如图所示

    蓝色的曲线为模型预测的获益情况,灰色的曲线为所有患者都接受干预的获益率,而横线为所有病人都不接受干预的获益率。取蓝色曲线与All的交点为起点,与None的交点为结束,在此范围内所对应的患者可以获益。

    23526b9ba66462d974aab25692b14429.png

    5.计算NRI指数:

    在此,我们对比一下BMI的纳入对模型的质量是否会产生影响。首先,构建两个不同的预测模型;

    ##构建模型

    fit_A

    fit_B

    接着,我们分别使用了两种不同的方式,进一步对两个模型进行了比较;

    #计算连续的NRI,取值为5%时就定义为重分类

    NRI

    updown = 'diff',

    cut = 0.05, niter = 500, alpha = 0.05)

    结果显示

    两个模型之间比较的NRI值为0.419(95%CI:0.247-0.671),可以认为预测的风险在新旧模型中发生了重新分类;

    5f9a2d8f9908e47084367ddd421fa29d.png

    #计算分类变量计算的NRI,只有概率超过0.011就定义为重分组了

    #0.011是根据之前模型C的ROC分析确定的切点

    NRI

    updown = 'category',

    cut = 0.011, niter = 500, alpha = 0.05)

    结果显示

    两个模型之间比较的NRI值为0.005(95%CI:0-0.021),可以认为预测的风险在新旧模型中并没有发生重新分类;

    09368fec85efcbfca27ebd967c13d564.png

    好了,今天的分享就到此结束了。大家可以使用示例数据或者自己的模型数据,进行相应的学习。

    展开全文
  • 临床预测模型评鉴(PMID32982965) 本系列文章是评价一个临床预测模型是否可以达到国内临床应用的标准。 评价原则: 首先,临床预测模型的优劣一般是通过区分度和校准度两方面来进行评价。区分度最主要的参数是C统计...

    临床预测模型评鉴(PMID32982965)

    本系列文章是评价一个临床预测模型是否可以达到国内临床应用的标准。

    评价原则:

    首先,临床预测模型的优劣一般是通过区分度和校准度两方面来进行评价。区分度最主要的参数是C统计量(逻辑回归模型)和C指数(Cox模型),其通俗理解是我们所构建的模型是否可以找出一个点将发生事件和未发生事件的人群区分开来;校准度一般是通过校准度曲线来直观评价,观察实际曲线与理想曲线的贴合程度,贴合表示校准度优良,不贴合表示高估或者低估实际概率,另外,其斜率可以作为校准度的参数指标。校准度的通俗理解是所构建的模型预测的概率与实际概率的符合程度。
    其次,临床预测模的另一个要求有一定的外推性,但是要求一个临床预测模型可以全世界通用是不现实的,这样恐怕没有一个临床预测模型能够达到临床应用的标准。构建模型的患者人群与模型应用人群之间的相似程度决定了一个模型预测表现的好和坏。所以,国内人群构建的模型在国内人群应用时会最有可能表现出最佳的性能,某地区人群构建的模型在本地区应用时最有可能表现出最佳的性能,而对于国外人群构建的模型则要通过外部验证(采用本地人群进行)来确定其本地效能。
    再次,模型构建所用到的样本量是影响模型稳定性的一个重要参数。样本量越大代表模型学习了更多的临床情况,在应用到新的情景中时,模型更有可能做出准确的预测。

    模型信息表:

    表中罗列了模型应用重要的参数。
    在这里插入图片描述

    模型简评:

    模型纳入了11个预测变量,增加了预测的效能,但降低了模型的易用性,但是所有的预测变量在临床上是易得的;样本量能达到要求;模型效能的参数良好,有一定的应用价值。

    展开全文
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空空如也

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