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  • 2021-02-02 16:01:43

    相信截止目前大家已经阅读过很多临床型文章,可是很多人对其概念可能都不太熟悉,那么这次我们就谈谈其具体概念以及其应用。

    概念

    • 临床预测模型是指使用参数/半参数/非参数数学模型来评估受试者当前患有某种疾病的概率或将来发生某种结局的可能性。通过该模型,利用已知特征来计算未知结局发生的概率。临床预测模型一般采用各种回归分析方法建模,回归分析的统计本质是寻找一种定量因果关系

    • 简单地说,回归分析是评估变量X对结局Y的影响程度的定量描述。常用的方法有多元线性回归模型、Logistic回归模型和Cox回归模型。预测模型有效性的评估和验证是统计分析、数据建模和研究设计的关键。

    分类

    根据我们所要研究的临床问题,临床预测模型可分为诊断模型、预后模型和疾病发生模型

    • 从统计学的角度来看,只要临床问题的结局(Y)可以被变量(X)所量化,就可以构建预测模型。

    • 横断面研究中常见的诊断模型是侧重于研究对象的临床症状和特征,以及诊断某一疾病的概率。预后模型侧重于研究疾病在特定时间段内复发、死亡、伤残和并发症等结果发生的概率。这种模型在队列研究中也很常见。还有另一种类型的预测模型,根据受试者的一般特征来预测未来是否会发生某种特定的疾病,这在队列研究中也很常见。

    • 诊断模型、预后模型和疾病发生模型之间有许多相似之处。他们的结果往往是二分类结局,其效应指标是结局发生的绝对风险,即发生的概率,而不是相对风险的效应指标(相对风险(RR)、优势比(OR)或危险比(HR))。

    • 在模型的构建层面,研究人员将面临所有这些模型的预测因子的选择、建模策略的制定以及模型性能的评估和验证等问题。

    文章剩余内容<<<<<

     

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  • 【临床预测模型】----诊断模型or 预后模型

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    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、...

    【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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    都在做生信分析,都想一鸣惊人,一个3分的预后模型,拿走不谢!

    直接上代码,你只需要复制即可

    library(glmnet)

    library(survival)

    library(foreign)

    read.csv(file="D:\\R语言工作数据\\LASSO.csv")

    Mydata

    Mydata

    Mydata

    head(Mydata)

    str(Mydata)

    Mydata$Status

    str(Mydata)

    x

    y

    lasso

    print(lasso)

    未列出。解释:以第56行为例,可以看出模型中包含的非0系数变量的数量为23,还可以看出解释偏差百分比为10.08,以及这一行的调优系数λ的值为0.000749。

    此处即可决定选择在测试集上使用这个λ(即0.000749),但如果选择这个λ值,则我们并没有达到任何缩减变量的目的,之前为23,现在剩余变量仍为23

    所以我们可以选择λ=0.059330,对应模型中有5个特征。此时,一些统计图是非常有用的。我们先看看程序包中默认的统计图,设定label = TRUE可以给曲线加上注释,

    plot(lasso, xvar = "lambda", label = TRUE)

    19b19ba9eb33a196c090753722560469.png

    每一条曲线代表变量,X轴代表不同的λ,垂直向上的横线代表的是相应λ值时纳入变量的个数,Y轴代表回归系数

    lasso.coef

    lasso.coef

    交叉验证Lasso回归

    set.seed(123)

    fitCV

                       type.measure = "deviance",

                       nfolds = 5)

    plot(fitCV)

    8beae152321c4a1932401d614c8d2959.png

    从图中可以看出,如果我们把λ值设为lambda.1se,(即图片最左边竖线对应的上下值),此时模型中无变量纳入,这显然是不合适的,

    虽然一般来讲,我们选择这个lambda.1se往往是恰当的,但在本例中不合适,所以我们退而求其次,选择lambda.min做为本例的λ值。

    即图片最低点

    fitCV$lambda.1se

    coef(fitCV, s = "lambda.1se")

    fitCV$lambda.min

    coef(fitCV, s = "lambda.min")

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    大家好!今天跟大家分享的是2020年4月发表在EBioMedicine(IF = 5.736)上的文章。文章利用从临床搜集的胰腺导管腺癌(PDAC)病人样本,通过LASSO算法及Cox回归分析,构建5分子预后模型,同时利用生存曲线、ROC曲线和多变量Cox回归分析验证了该模型的预后价值,并评估该模型预测术后ACT治疗预后的价值。

    题目:Prognostic and predictive value of a five-molecule panel in resected pancreatic ductal adenocarcinoma: A multicentre study

    5分子预测模型在胰腺导管腺癌术后中的预后预测价值:一项多中心的研究

    摘要

    胰腺导管腺癌(PDAC)的预后极差。现有的临床病理参数和分子标志物作为预后标志物预测能力有限。首先,文章设计了一种新的计算策略,该方法基于生物信息学预测(CIPHER)整合了来自组学和文献的预后证据,以生成网络,旨在系统地识别与PDAC相关的潜在高置信度预后候选物。回顾性收集了605例经切除的PDAC患者的标本后,在癌症组织中使用芯片测序和免疫组化检测了23名候选基因,构建了一个包括5个基因的预测模型。在训练集数据中,高风险患者的疾病特异性生存率(DSS)显著低于低风险患者。在两个不同的验证数据数据集中,高风险组和低风险组之间也观察到相似的显著差异。在多变量分析中,5分子预测模型是唯一重要的预后指标。此外,该预测模型与传统的临床病理变量相结合,可以大大提高其长期生存的预测能力。无论是单因素或者是多因素分析,在所有数据集中的高风险患者的辅助化疗(ACT)与更好的DSS相关。新型预后预测模型在预测PDAC患者术后存活率方面具有强大的能力。

    流程图

    v2-14327f5526c9570f55a9b466dba161e3_b.jpg

    1. 病人样本的获取

    从北京协和医院(PUMCH)获取了381个病人样本,作为模型的训练数据集;从仁济医院(RJH)获取了169个病人样本;从哈尔滨医科大学附属第一医院(HMH)获取了116个病人样本,作为模型的两个不同的验证数据集。

    2. 5分子预测模型的构建

    本文最初采用了基于生物信息学的无偏整合策略,初步鉴定了368个PDAC相关基因。在这些基因中,通过手工文献检索发现了12个被报告为高可信度的预后标志物,另外根据3个类型的预后证据及其对于生物学通路的代表性,推测出了11个PDAC相关的新预后标志物,总共确定了23个PDAC相关预后候选标志物(图1a)。根据积分正比和染色强度的分数,使用Cox回归模型评估训练数据集中23种标记物与DSS之间的关联。

    使用LASSO算法,选择了五个标记物CAPN2、DVL1、FLNA、GLI1和SHH(图1b,c)。使用模型的系数导出一个公式来评估每位患者的DSS的风险评分,形成一个5分子预测模型。

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    3. 5分子预测模型的生存曲线及ROC曲线分析

    根据每位患者各自的5个标记物表达水平以及通过X-tile图确定的最佳临界值,将患者分类为高风险(风险评分≥0.014)和低风险(风险得分<0.014)。在训练数据集中,高风险患者的DSS明显低于低风险患者。1年和2年时ROC曲线的AUC分别为0.72和0.67。术后2年,高风险组的大多数患者死亡(2年生存率:15.0%,低风险组为46.0%)(图2a)。

    将相同的临界值应用于RJH验证数据集时,高风险组的DSS也显著低于低风险组。ROC曲线在1年和2年时的AUC分别为0.66和0.72。手术后2年,高风险组中没有患者存活(2年生存率:0.0%,低风险组为21.0%)(图2b)。同样,在HMH验证数据集中,低风险组的DSS明显高于高风险组。ROC曲线在1年和2年时的AUC分别为0.56和0.68。术后2年,高风险组中只有一名患者还活着(2年生存率:6.0%,低风险组为62.0%)(图2c)。

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    4. 5分子预测模型的预后价值

    在训练数据集中,利用多元Cox回归分析调整了年龄,性别,肿瘤位置,CA19-9水平,肿瘤分化,T期,淋巴结转移和辅助化疗因素,发现5分子预测模型为PDAC的独立预后因素。RJH验证数据集以及整个数据集的500名患者的结果与训练数据集相似。此外,与临床病理特征不同,该5分子预测模型是唯一的在3类数据中均为独立预后因素的因素(表1)。

    v2-4c42a9c0e062de7630dbcff83a5a3b8b_b.jpg

    在根据上述临床病理参数分层的大多数癌症亚组中,5分子预测模型也可有效区分不同的DSS(图3)。5分子预测模型显示出更强的预测能力,与单个基因预测相比,AUC和HR高得多(图4a、b)。与主要的临床病理因素相比,该预测模型似乎在某些方面具有优势,尽管这并不明显优于N期和组织学分级。这些数据表明,该预测模型在区分PDAC根治性切除术后的长期预后方面优于其组成部分,但优于主要而非全部主要临床病理因素。本文发现,在所有患者和训练以及验证数据集中,预测模型和临床病理因素的组合比单独预测的因素具有更高的预后预测效率(图4c)。此外,与单独的临床病理因素相比,单独的临床病理变量和该预测模型的组合显示出更好的预测能力(图4d)。因此,本文推测5分子预测模型可以为临床病理特征增加明显的预后价值。

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    5. 5分子预测模型预测ACT治疗患者预后

    在所有三个数据集(整个数据集,训练数据集和验证数据集)中,接受术后ACT治疗的患者的预后均未比未接受术后ACT的患者好。在高风险因素中,只有5分子预测模型能够识别出从术后ACT中获益最大的患者,癌症不同阶段、T和N期这些因素都无法识别。在所有3个数据集的低风险组中,有或没有术后ACT对患者生存率均无显著影响,但是低风险组中没有术后ACT的患者生存率则显著低于高风险组中进行术后ACT的患者。此外,在根据高风险患者的临床病理特征进行了多因素分析Cox回归分析中,ACT仍然是重要因素。本文在针对癌症不同阶段、T和N期进行了调整的多元Cox回归分析中,进行了ACT与临床病理表型和预测模型之间的交互作用检验。在整个数据集中,ACT与预测模型之间存在显著的交互作用。该结果与生存曲线一致(图4)。ACT和预测模型之间的显著交互作用也出现在训练和验证数据集中。此外,癌症不同阶段、T和N类均未显示与ACT有显著的交互作用。这些结果表明,5分子预测模型可能有助于区分可从ACT中获益更多的患者。

    v2-43d3dfb278351e3df52f6d3b2b2c0cb1_b.jpg

    v2-291f4bcfea37bced688638109d6df6a7_b.jpg

    结语

    本研究利用临床收集的病例样本,旨在构建一个多分子生物标志物预测模型,以更准确地预测PDAC术后患者的预后。文章内容详实,思路清晰,各种分析全面,结合了胰腺导管腺癌各种临床因素进行生物信息学分析,尤其是在分析过程中找到了5分子预测模型与PDAC患者是否适用于接受ACT治疗的联系,为本文的一大亮点。该文章的问题还是在于停留在了基因表达水平上的研究,关于这个预测模型的生物学机制研究还需要进一步探索。

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