r语言 logistic r语言logistic回归列线图

Cox比例风险模型也是多因素回归模型的一种，在考虑结局时，还加入了时间因素的影响。

列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），用来把多因素回归分析结果（logistic回归和cox回归）用图形方式表现出来，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。

根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度（回归系数的大小），给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测值。

列线图在生信文章中都快被用烂了，但是大部分都是垃圾，纯粹是为了凑图而已。

今天给大家介绍4种cox回归列线图的绘制方法。

• cox回归列线图

• 方法1
• 方法2
• 方法3
• 方法4

cox回归列线图

library(survival)
library(rms)
## 载入需要的程辑包：Hmisc
## 载入需要的程辑包：lattice
## 载入需要的程辑包：Formula
## 载入需要的程辑包：ggplot2
## 
## 载入程辑包：'Hmisc'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     format.pval, units
## 载入需要的程辑包：SparseM
## 
## 载入程辑包：'SparseM'
## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     backsolve

rm(list = ls())

dim(lung)
## [1] 228  10
str(lung)
## 'data.frame': 228 obs. of  10 variables:
##  $ inst     : num  3 3 3 5 1 12 7 11 1 7 ...
##  $ time     : num  306 455 1010 210 883 ...
##  $ status   : num  2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 ...
##  $ age      : num  74 68 56 57 60 74 68 71 53 61 ...
##  $ sex      : num  1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 ...
##  $ ph.ecog  : num  1 0 0 1 0 1 2 2 1 2 ...
##  $ ph.karno : num  90 90 90 90 100 50 70 60 70 70 ...
##  $ pat.karno: num  100 90 90 60 90 80 60 80 80 70 ...
##  $ meal.cal : num  1175 1225 NA 1150 NA ...
##  $ wt.loss  : num  NA 15 15 11 0 0 10 1 16 34 ...

方法1

大多数情况下都是使用1代表死亡，0代表删失，这个数据集用2代表死亡。在这里没有影响，但有的R包会报错，需要注意！

dd <- datadist(lung)
options(datadist = "dd")

构建cox比例风险模型：

coxfit <- cph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno,
              data = lung, x=T,y=T,surv = T
              )

# 构建生存函数，注意你的最大生存时间
surv <- Survival(coxfit) 
surv1 <- function(x) surv(365,x) # 1年OS
surv2 <- function(x) surv(365*2,x) # 2年OS

nom <- nomogram(coxfit,
                fun = list(surv1,surv2),
                lp = T,
                funlabel = c('1-year survival Probability',
                         '2-year survival Probability'),
                maxscale = 100,
                fun.at = c(0.95,0.9,0.8,0.7,0.6,0.5,0.4,0.3,0.2,0.1))

然后就是画图：

plot(nom, 
     lplabel="Linear Predictor",
     xfrac = 0.2, # 左侧标签距离坐标轴的距离
     #varname.label = TRUE, 
     tcl = -0.2, # 刻度长短和方向 
     lmgp = 0.1, # 坐标轴标签距离坐标轴远近
     points.label ='Points', 
     total.points.label = 'Total Points',
     cap.labels = FALSE,
     cex.var = 1, # 左侧标签字体大小
     cex.axis = 1, # 坐标轴字体大小
     col.grid = gray(c(0.8, 0.95))) # 竖线颜色

image-20220511205637972

方法2

会弹出一个窗口。

library(DynNom)

coxfit <- cph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno,
              data = lung, x=T,y=T,surv = T
              )

DynNom(coxfit,
       DNxlab = "Survival probability",
       KMtitle="Kaplan-Meier plot", 
       KMxlab = "Time (Days)", 
       KMylab = "Survival probability")

2022051120530012

方法3

library(regplot)

coxfit <- cph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno,
              data = lung, x=T,y=T,surv = T
              )

regplot(coxfit,
        plots = c("violin", "boxes"), ##连续性变量形状，可选"no plot" "density" "boxes" "ecdf" "bars" "boxplot" "violin" "bean" "spikes"；分类变量的形状，可选"no plot" "boxes" "bars" "spikes"
        observation = lung[1,], #用哪行观测，或者T F
        center = T, # 对齐变量
        subticks = T,
        droplines = T,#是否画竖线
        title = "nomogram",
        points = T, # 截距项显示为0-100
        odds = T, # 是否显示OR值
        showP = T, # 是否显示变量的显著性标记
        rank = "sd", # 根据sd给变量排序
        interval="confidence", # 展示可信区间
        clickable = F # 是否可以交互
        )
## Regression  coxfit cph formula:
## Surv(time, status) `~` age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno
## CI: 0.931(4.82,57.5)
## [[1]]
##   pat.karno Points
## 1        30     61
## 2        50     49
## 3        70     37
## 4        90     25
## 
## [[2]]
##   ph.karno Points
## 1       50      1
## 2       60     11
## 3       70     20
## 4       80     29
## 5       90     39
## 6      100     48
## 
## [[3]]
##   ph.ecog Points
## 1     0.0      0
## 2     0.5     17
## 3     1.0     33
## 4     1.5     50
## 5     2.0     67
## 6     2.5     83
## 7     3.0    100
## 
## [[4]]
##   sex Points
## 1 1.0     45
## 2 1.4     31
## 3 1.8     18
## 
## [[5]]
##   age Points
## 1  35     13
## 2  45     20
## 3  55     26
## 4  65     33
## 5  75     40
## 6  85     47
## 
## [[6]]
##    Total Points Pr( time < 267 )
## 1            60           0.0889
## 2            80           0.1225
## 3           100           0.1676
## 4           120           0.2271
## 5           140           0.3034
## 6           160           0.3981
## 7           180           0.5097
## 8           200           0.6324
## 9           220           0.7546
## 10          240           0.8609
## 11          260           0.9373

image-20220511205802208

方法4

library(VRPM)
library(survival)

cox_fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno,
              data = lung,model = T)

colplot(cox_fit,coloroptions = 3,filename = "cox.png")