R语言生存分析：限制性立方样条分析在拟合连续自变量与事件风险之间的关系上的详解实战

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本文详述如何使用R语言的rms包和survival包进行限制性立方样条分析，以研究连续自变量如年龄与事件风险的非线性关系。通过代码示例展示建模、预测曲线绘制及模型摘要分析，帮助理解生存分析中的这种统计方法。

限制性立方样条分析是一种常用的生存分析方法，用于研究连续自变量与事件风险之间的关系。本文将详细介绍如何使用R语言的rms包进行限制性立方样条分析，并以survival包中的lung数据为例进行实战。

首先，我们需要加载所需的R包和数据集。在R环境中执行以下代码：

# 加载所需的R包
library(rms)
library(survival)

# 加载lung数据集
data(lung)

接下来，我们需要对连续自变量进行限制性立方样条拟合。限制性立方样条允许我们建模具有非线性关系的自变量。在本例中，我们将使用年龄（age）作为连续自变量，并将其与事件风险（status）进行拟合。

# 创建限制性立方样条对象
age_rcs <- rcs(age, 3)

# 拟合限制性立方样条模型
mod <- cph(Surv(time, status) ~ age_rcs, data = lung)

在上述代码中，我们使用了rcs函数创建了一个限制性立方样条对象age_rcs，其中参数3表示我们希望拟合三次样条函数。然后，我们使用cph函数拟合了一个Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model），其中Surv(time, status)表示生存时间和事件状态。

接下来，我们可以利用拟合的模型进行预测，以了解年龄与事件风险之间的关系。以下代码将绘制年龄与事件风险之间的预测曲线：<