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疯狂统计学生存资料预后模型的建立及N

发布时间:2022/5/16 10:17:29   

AME出版社旗下的《傻瓜统计学》《聪明统计学》《疯狂统计学》自问世以来已取得销售过万册的佳绩,不知不觉中也积累了大量的读者粉丝。感恩之余,编辑部为了回馈读者,决定再接再厉,分享《疯狂统计学》的精彩篇章。

今天,我们来分享“生存资料预后模型的建立及Nomogram的绘制方法”的节选内容。

生存资料预后模型的建立及Nomogram的绘制方法(节选)

引言

人们对于“算命”这样的事情总是饱含热情,无论是中国文化中的“算命占卜”,还是西方文化中的“占星术”,无不说明人们对于此道的乐此不疲。

事实上本章讨论的构建预后模型也是一种“算命”,只是这是一种更为科学的“算命”。笔者作为一个肿瘤专科医生,在日常工作中也经常会遇到如下的情况:一位55岁的男性中晚期食管癌患者绝望地询问我:“周医生,请问我还能活多久?”面对这种情况,多数时候我会根据患者的临床分期告诉患者,这种情况的中位生存时间是多少,紧接着我会安慰他一句:有一半的人会活得比这个时间久,而且我们曾经治过一些与你类似的患者,这些患者从做完手术到现在已经有五六年了,现在活得好好的,要有信心,我们一起努力来战胜它......

其实这里的临床分期就是我的预测依据,或者如本章标题所说的“预后模型”,我们用某一临床分期的所有患者中位生存时间来回答某个患者的问题,这里的中位生存时间代表的是患者群的平均值,对于具体的个体来说有时并不准确。

那我们是否有更科学、更准确的方法可以计算出某一位患者的生存概率呢?答案是肯定的。

我们可以通过Cox回归等方法先构建一个模型,然后把这个模型可视化为列线图(Nomogram),通过直观的图形来计算每个具体患者的生存概率。

Nomogram,其本质就是回归方程的可视化。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准,给每个自变量的每种取值水平一个评分,对每个患者来说,可以通过计算得到一个总分,再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。

举例来说,我们接诊了一位40岁的男性胰腺癌术后的患者,术中进行了放疗,肿瘤位于胰腺头部,有腹膜转移,临床分期为IV期。根据上述条件,通过一定的数学模型判断每个变量的得分。比如年龄为40岁,得分是10分;性别为男性,得分是4分......依次累计各个变量的得分,得到总分,然后就有对应3个月、6个月和1年的生存概率。

复杂的Cox回归公式变成了直观的图片,医生可以很方便地计算每个患者的生存概率,从而告知患者一个相对准确的“算命”结果。

案例与操作

篇幅有限,详见电子书。

总结

综上所述,本文介绍了生存资料预测模型的构建以及Nomogram的绘制方法。需要说明的是,一个预测模型是否具有较好的实际运用价值,除了考量其预测的准确性以外还要考量其可操作性。除了内部验证检验其准确性,外部验证也是必须的,本例中因未获得较好的外部验证数据及并未演示外部验证的操作过程,读者可参考本书第19章的相关内容。

本书第19章相关阅读:基于Cox及logistic回归构建生存预测Nomogram的方法(作者:梁文华)

过去10年,有关Nomogram的文章很多,很多Nomogram的预测效能远高于TNM分期,可是为什么医生们仍然习惯于运用TNM分期去为患者“算命”呢?我想主要原因还是因为TNM分期使用起来更方便。从这个角度讲,我们构建的Nomogram预测模型应该纳入尽可能少的变量以方便临床使用。到底应该优先考虑其准确性还是其可操作性?读者应该根据自己的研究目的自行考量。

本文作者

周支瑞,医院放射治疗科

程磊,医院肿瘤分子流行病实验室

参考文献

周支瑞,胡志德.聪明统计学[M].长沙:中南大学出版社,.

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