关于风险回归的Cox 模型构建，森林图(1)

最新推荐文章于 2024-09-09 10:46:23 发布
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分类专栏： 学习充电 R语言助力生信
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本文介绍如何使用R语言中的survival和survminer包进行Cox回归分析，并通过forestplot包绘制森林图，展示多因素分析结果。

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R语言生存分析之Cox比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例
CyberWarpX的博客
08-11 1386
R语言生存分析之Cox比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例在生存分析领域，Cox比例风险模型是一种常用的统计方法，用于研究事件发生时间与多个预测因素之间的关系。本文将介绍如何使用R语言构建Cox比例风险模型，并通过绘制亚组森林图来展示结果。
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例
data+scenario+science+insight
08-11 6564
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例 森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础, 用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中, 以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心, 用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(conf idence interval , CI), 用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。 在为cox回归绘制森林图的过程中，我们需要使用到survival和survminer两个
Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化
weixin_39556044的博客
10-08 1万+
本文首发于“生信补给站”微信公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言，ggplot2绘图，生信分析的内容，敬请关注小号，给您干货。 Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见，其实COX生存分析也能用森林图展示。 ​ 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析（1），诺莫图展示COX结果Nomogram（诺莫...
R语言：多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包) 森林图 cox可视化
热门推荐
生信小博士的博客
10-15 1万+
计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。其中，1.2是对表的修改，改完表，图就改了；3-5步是通过改字体、线宽等优化的。三-4、字体大小增粗、线条粗细、线型（包括置信区间）、行间距、列间距；三-3、加水平线、垂直辅助线、x周标签、大标题、森林图占比；三-5、颜色、HR方块形状等。三-2、显示所有亚组的患者数。三-1、显示所有变量；三-2、加入患者数目；三-1、显示所有变量。
绘制cox生存分析结果的森林图
庐州月光的博客
05-30 5310
欢迎关注”生信修炼手册”!在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。在构建预后模型时，通常会先对所有基因进行单变量cox回归，然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于co...
生存分析-Cox回归模型
MinitabUG的博客
01-26 7494
昨晚惊闻英国著名统计学家David Cox 去世，享年 97 岁，老爷子因提出Cox回归模型而广为人知，今天带大家来了解一下Cox回归。由于其复杂性和相对较少应用（除了临床研究），很多统计学习者很少接触过和应用Cox回归，但随着队列研究和中长期随访的实验性研究越来越多，我们有必要学习使用它。 正在上传…重新上传取消 Cox回归原理简介 在临床研究中，经常遇到是二分类结果（阴性/阳性；生存/死亡），研究者可以通过logistic回归来探讨影响结果的因素，或者构建预测模型来预测新患者的预期。 但很.
python cox模型_Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化
weixin_39610188的博客
02-09 2315
本文首发于“生信补给站”微信公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w更多关于R语言，ggplot2绘图，生信分析的内容，敬请关注小号，给您干货。Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见，其实COX生存分析也能用森林图展示。之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1)，诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logis...
R语言使用cox函数构建生存分析回归模型、使用subgroupAnalysis进行亚组分析并可视化森林图
data+scenario+science+insight
08-09 3355
R语言使用cox函数构建生存分析回归模型、使用subgroupAnalysis进行亚组分析并可视化森林图
Topic 7. 临床预测模型--Cox回归
weixin_41368414的博客
01-12 8230
上期讨论完两种建模方式，这期讲一下经典的 Cox 回归，这个估计大家早就很熟悉了，但是这里还是需要梳理一下到底该怎么使用。
COX比例风险模型
Noobfurid的博客
09-09 1834
Cox 比例风险模型，也称为Cox回归模型，是一种广泛使用的统计技术，用于分析生存数据以及识别影响生存时间的因素。这种模型在医学研究中尤其常见，用于研究特定治疗、干预或其他风险因素对患者生存时间的影响。
R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析——第八部分 绘制森林图 本专栏可免费答疑
weixin_46500027的博客
05-04 1716
R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析
生存分析——cox模型及相关参数求解
qq_51338904的博客
03-14 2887
生存分析之Cox模型及其相关参数简介
生存分析之Cox模型简述与参数求解
ChenZihao
11-06 1万+
最近布置的任务里需要用到Cox模型去评估企业风险趋势预测并建模，讨论Cox模型在企业风险量化建模过程中有实际的意义；从知网关键词检索结果可以看出Cox模型主要集中使用在医学信息工程、金融统计学领域，比如：研究多对基因对癌症发病的影响、分析癌症病人存活时间、银行客户资产风险评估等；Cox模型对企业风险趋势预测是一个相对比较新的idea。 1、引子 先抛开定义、公式，直观地来看，假设你要研究某个对象（假如就是一个人）在事件t的生存概率，影响他生存概率的因素可以总结为两大类： ...
R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析——第十部分 验证集验证 本专栏可免费答疑
weixin_46500027的博客
05-13 1215
R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析——第十部分 验证集验证
【SPSS】生存分析-Cox比例风险回归模型
S_tephen的博客
05-27 5806
Cox比例风险回归模型，通常简称为Cox模型，是一种广义的线性模型，用于研究一种或多种变量对生存时间的影响。事件通常是健康领域如死亡、疾病复发或恢复的事件。它是一种生存分析方法，用于确定哪些因素可能影响患者的生存时间。在使用Cox模型时，通常会收集一组个体的数据，这组数据包括了影响生存时间的一些可能因素（如年龄、性别、疾病阶段等），以及这些个体的生存时间。使用Cox模型将可能的影响因素与生存时间进行关联分析，以估计每种因素对生存时间的影响程度。Cox模型对因素的影响使用的是“风险比例”来度量的。
survival | 生存分析（4）：Cox比例风险模型
R语言学堂
08-31 6482
本篇推文来介绍Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model），简称为Cox模型。目录如下：1 Cox模型形式1.1 模型的数学形式1.2 模型说明1.3 模型的代码形式2 常规Cox模型2.1 单类型单事件2.2 单类型多事件2.3 多类型单事件3 多状态Cox模型3.1 模型示例一3.2 模型示例二1 Cox模型形式1.1 模型的数学形式通过对生存曲线的学习，...
Cox比例风险模型与R实现
Christina
02-26 1万+
Cox比例风险模型（cox proportional-hazards model），简称Cox模型 是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型 Cox模型的基本假设为： 在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说...
COX时变系数模型（含时间协变量的Cox回归模型）的R语言实现
2301_79584199的博客
08-11 2003
0 = 无症状，1 = 有症状但完全不卧床，2 = 卧床时间 < 50%，3 = 卧床时间 > 50% 但不卧床，4 = 卧床，ph.karno: 由医师评定的 Karnofsky 表现评分（差=0-好=100），pat.karno: 由患者评定的 Karnofsky 性能评分，meal.cal: 用餐时消耗的卡路里，wt.loss: 过去六个月的体重减轻（磅）ph.karno 和 tt(ph.karno) 的系数都具有统计显着性，这意味着 ph.karno 的影响随时间而变化。
cox比例风险回归模型r语言
最新发布
01-25
### 如何在R语言中实现Cox比例风险回归模型 #### 使用`survival`包进行Cox比例风险回归分析 为了执行Cox比例风险回归，在R语言中最常使用的工具是`survival`包。此包提供了`Surv()`函数创建生存对象以及`coxph()`函数来进行Cox比例风险回归建模。 安装并加载必要的软件包： ```r install.packages("survival") # 如果尚未安装的话 library(survival) ``` 准备数据集，假设有一个名为`lung`的数据框，它包含了患者的存活时间和状态以及其他协变量信息。这里使用的是`survival`包自带的一个肺癌患者数据作为例子[^1]。 定义生存对象和拟合Cox模型： ```r # 创建生存对象 surv_object <- Surv(time = lung$time, event = lung$status) # 拟合Cox比例风险模型 cox_model <- coxph(formula = surv_object ~ age + sex + ph.ecog, data = lung) # 查看模型摘要 summary(cox_model) ``` 上述代码片段展示了如何基于年龄(`age`)、性别(`sex`)和体能状况评分(`ph.ecog`)三个协变量建立一个简单的Cox比例风险模型，并打印出该模型的结果概述。这有助于理解各个协变量对于目标事件发生的相对影响大小及其显著性水平[^2]。 进一步地，如果想要评估所构建的Cox模型性能，则可以通过计算一致性指数(C-index)，这是一个衡量预测准确度的重要指标[^4]。 ```r c_index <- summary(cox_model)$concordance[1] print(paste("The C-index of the model is:", round(c_index, 3))) ``` 最后，当涉及到更复杂的场景比如分层分析或是绘制森林图来直观表示各子群体内的效应估计时，还可以利用额外的功能或第三方库完成这些任务[^3]。
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