【原】Nomogram（諾莫圖） | Logistic、Cox生存分析結(jié)果可視化

生信補給站 2019-09-25

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Nomogram，也常稱為諾莫圖或者列線圖，在醫(yī)學領域的期刊出現(xiàn)頻率越來愈多，常用于評估腫瘤學和醫(yī)學的預后情況，可將Logistic回歸或Cox回歸的結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)準備

使用TCGA-LIHC隊列的臨床數(shù)據(jù)，簡單處理后進行示例分析：

## 載入R包
library(rms)
library(survival)

## 讀取LIHC數(shù)據(jù)
LIHC <- read.csv("TCGA-LIHC-nomogram.csv",header=TRUE)
head(LIHC)

繪制nomogram圖

1）打包數(shù)據(jù)


## 關鍵步驟：按照nomogram要求“打包”數(shù)據(jù)，可以輸入??datadist查看詳細說明
dd=datadist(LIHC)
options(datadist="dd")

2）構(gòu)建logist模型,繪制諾莫圖

## 構(gòu)建logist模型,繪制諾莫圖
f <- lrm(status ~ age + gender + grade , data =  LIHC)

nom <- nomogram(f, fun=plogis, lp=F, funlabel="Risk")

plot(nom)

3) 構(gòu)建COX模型,繪制諾莫圖

A ：COX回歸中位生存時間的Nomogram

## 構(gòu)建COX比例風險模型
f2 <- psm(Surv(time,status) ~ age+gender+grade,data =  LIHC, dist='lognormal') 

med <- Quantile(f2) # 計算中位生存時間
surv <- Survival(f2) # 構(gòu)建生存概率函數(shù)

## 繪制COX回歸中位生存時間的Nomogram圖
nom <- nomogram(f2, fun=function(x) med(lp=x),funlabel="Median Survival Time")

plot(nom)

簡單介紹下使用，比如某患者年齡為50歲，那就在列線圖年齡為50歲的地方向上畫一條垂直線，即可得到其對應的得分（Points）；男性，則在男性的地方畫一條垂直線，以此類推，找出每個變量狀態(tài)下對應的得分，相加得到總得分。

最后將患者的總得分（Total Points）再向下畫一條垂直線，就可以知道該患者對應的中位生存時間。

下面例子同，可以知道未來1年、5年的生存率，當然也可以是其他時間節(jié)點。

B：繪制COX回歸生存概率的Nomogram圖

## LIHC數(shù)據(jù)的time是以”天“為單位,此處繪制1年，5年的生存概率
nom <- nomogram(f2, fun=list(function(x) surv(365, x),
                             function(x) surv(1825, x),
                             function(x) med(lp=x)),
                             funlabel=c("1-year Survival Probability", "5-year Survival Probability","Median Survival Time"))
plot(nom, xfrac=.2)