Logistic构建临床预测模型系列主要以一篇基于logistic回归构建预测模型的文章为例，从整理数据到构建预测模型，再到内部验证模型，包括了整理数据、随机数据拆分、基线描述、差异性分析、绘制ROC曲线并计算AUC值、HL检验及绘制校准曲线、构建列线图模型并绘制DCA曲线，基本涵盖了Logistic构建预测模型的全过程，敬请期待！
列线图Nomogram：通过适当的数学变换将回归模型中的回归系数转换为分数，并将其绘制为列线图作为预测模型工具。本文属于Logistic构建临床预测模型系列文章第七篇，分别用R语言和风暴统计对Logistic预测模型列线图的绘制进行复现。系列文章详情请点击下方链接：
①Logistic构建预测模型：SEER数据库文献解读
②Logistic构建预测模型：如何用R语言整理数据？（附全套代码）
③Logistic构建预测模型：如何用R语言拆分数据集并做基线差异性分析？（附全套代码）
④Logistic构建预测模型：如何用R语言做Logistic单因素+多因素回归分析！（附全套代码）
⑤Logistic构建预测模型：如何用R语言绘制精美的ROC曲线？（附全套代码）
⑥Logistic构建预测模型：如何用R语言绘制校准曲线并做H-L检验？（附全套代码）
今日文章分为三部分1.文章解读2.R语言复现3.小白绘制Logistic预测模型列线图1.文章解读案例文献是一篇基于SEER公共数据库的一项回顾性研究，旨在开发和验证列线图以预测脑转移的非小细胞肺癌患者早期死亡。图片
背景：在非小细胞肺癌（NSCLC）的整个病程中，很多患者会出现预后差、死亡率高的脑转移（BM）。然而，很少有模型能预测有脑转移的NSCLC患者的早期死亡（ED）。我们旨在开发列线图来预测NSCLC脑转移患者ED。方法：从监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库中选取了2010年至2015年间患有BM的NSCLC患者。纳入标准如下：（I）患者经病理诊断为NSCLC；（II）患者患有BM。患者按7:3的比例随机分为两组，分别为训练组和验证组。采用单因素和多因素Logistic回归方法来确定伴有BM的NSCLC患者发生ED的危险因素。建立了两个列线图，并通过校准曲线、ROC曲线和决策曲线分析（DCA）进行了验证。随访数据包括生存月数、死因和生命状态。初次诊断后3个月内的死亡定义为ED，终点为全因ED和癌症特异性ED。结果：共纳入了4,920名患有BM的NSCLC患者，并随机分为两个队列（7:3），包括训练队列（n=3,444）和验证队列（n=1,476）。全因ED和癌症特异性ED的独立预后因素包括年龄、性别、种族、肿瘤大小、组织学、T分期、N分期、分级、手术、放疗、化疗、骨转移和肝转移。所有这些变量都用于建立列线图。在全因ED和癌症特异性ED的列线图中，训练数据集的ROC曲线下面积分别为0.813（95% CI：0.799-0.837）和0.808（95% CI：0.791-0.830），验证数据集的ROC曲线下面积分别为0.835（95% CI：0.805-0.862）和0.824（95% CI：0.790-0.849）。此外，校准曲线证明预测的ED与实际值一致。DCA临床应用前景良好。结论：列线图可用来预测患者死亡的具体概率，有助于治疗决策和重点护理，以及医患沟通。本文构建logistic预测模型并做内部验证，思路框架清晰，案例十分典型。先拆分数据集为训练集和验证集，比例为7:3，验证集用于进行内部验证。然后做基线描述，比较训练集和验证集的基线差异性，再做单因素和多因素logistic回归，将单因素P值小于0.05的因素纳入到多因素回归模型中。再根据多因素回归的结果构建列线图预测模型，并对模型进行验证，绘制ROC、校准曲线及DCA曲线，模型比较稳定。今天我们对本文的列线图绘制展开复现。下图是本文的列线图展示。图片
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2.R语言复现2.1安装和加载R包
if(!require("rms")) install.packages("rms")library("rms")2.2绘制高级列线图Nomogram <- lrm(All.cause.early.death ~ Age.years + Sex + Race + Marital + Grade + Tumor.size.mm + Histology + T_stage + N_stage + Surgery + Radiation + Chemotherapy + Bone.metastasis + Liver.metastasis,data=train,x=TRUE,y=TRUE)#代码解读：构建Logstic回归模型，~前为因变量，~后为自变量；#data选择建模集，x=t和y=t的意思为在自变量及因变量出现缺失值时候的处理方式，数据集无缺失。nom_train<-nomogram(Nomogram,fun=function(x)1/(1+exp(-x)),#逻辑回归计算公式 lp=F,#是否显示系数轴fun.at = c(0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95),#风险轴刻度 funlabel = "Early death probability")#风险轴便签plot(nom_train)
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3.小白绘制Logistic预测模型列线图用它，小白也能绘制高级Logistic预测模型列线图，还能直接美化调整，不是吹的，看过就知道它有多好用！！图片
3.1电脑端打开风暴统计平台——“风暴智能统计”模块，点击“临床预测模型（最新）”，进入“临床预测模型：内部验证”页面。图片
3.2导入数据集total图片
3.3拆分数据集，设置随机数字并确定拆分比例图片
3.4开展logistic回归分析图片
3.5结果直出。回归变量和多因素回归设置完成后，下方结果直接给出，如下图所示，快的让人震惊！！！图片
列线图显示设置直接小白式操作也可以画出非常精美曲线，这也太神了吧！图片
选择自定义设置即可改变参数。图片
由于选入变量较多，显示区显示不完全，但是没关系，下载下来的图片非常美观，一般也不会有研究纳入这么多的变量！图片
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