O presente protocolo descreve códigos em R para avaliar as habilidades de discriminação e calibração de um modelo de risco competitivo, bem como códigos para validação interna e externa do mesmo.
O modelo de risco proporcional de Cox é amplamente aplicado para análises de sobrevida em cenários clínicos, mas não é capaz de lidar com múltiplos desfechos de sobrevida. Diferentemente do modelo tradicional de risco proporcional de Cox, os modelos de risco concorrentes consideram a presença de eventos concorrentes e sua combinação com um nomograma, um dispositivo gráfico de cálculo, que é uma ferramenta útil para os clínicos realizarem uma predição prognóstica precisa. Neste estudo, relatamos um método para estabelecer o nomograma de risco competitivo, ou seja, a avaliação de suas habilidades de discriminação (i.e., índice de concordância e área sob a curva) e calibração (i.e., curvas de calibração), bem como o benefício líquido (i.e., análise da curva de decisão). Além disso, validação interna usando reamostras de bootstrap do conjunto de dados original e validação externa usando um conjunto de dados externo do nomograma de risco concorrente estabelecido também foram realizadas para demonstrar sua capacidade de extrapolação. O nomograma de risco competitivo deve servir como uma ferramenta útil para os clínicos preverem o prognóstico com a consideração de riscos competitivos.
Nos últimos anos, fatores prognósticos emergentes têm sido identificados com o desenvolvimento da medicina de precisão, e modelos prognósticos combinando fatores moleculares e clínico-patológicos vêm chamando cada vez mais atenção em cenários clínicos. No entanto, modelos não gráficos, como o modelo de risco proporcional de Cox, com resultados de valores de coeficientes, são de difícil compreensão para os clínicos1. Em comparação, um nomograma é uma ferramenta de visualização de modelos de regressão (incluindo o modelo de regressão de Cox, modelo de risco competitivo, etc.), um diagrama bidimensional projetado para a computação gráfica aproximada de uma função matemática2. Permite a avaliação de diferentes níveis de variáveis em um modelo clínico e o cálculo de escores de risco (ES) para predizer prognóstico.
A avaliação do modelo é essencial na construção do modelo, e duas características são geralmente aceitas para avaliação: discriminação e calibração. Em modelos clínicos, a discriminação refere-se à capacidade de um modelo separar indivíduos que desenvolvem eventos daqueles que não desenvolvem, como pacientes que morrem versus aqueles que permanecem vivos, e o índice de concordância (C-index) ou a área sob a curva receiver operating characteristic (AUC) são tipicamente usados para caracterizá-la 3,4. A calibração é um processo de comparação das probabilidades previstas de um modelo com as probabilidades reais, e curvas de calibração têm sido amplamente utilizadas para representá-lo. Além disso, a validação de modelos (validação interna e externa) é uma etapa importante na construção do modelo, e apenas modelos validados podem ser extrapolados5.
O modelo de risco proporcional de Cox é um modelo de regressão utilizado em pesquisas médicas para investigar as associações entre fatores prognósticos e status de sobrevida. No entanto, o modelo de risco proporcional de Cox considera apenas dois status de desfecho [Y (0, 1)], enquanto os sujeitos do estudo geralmente enfrentam mais de dois status, e riscos concorrentes surgem [Y (0, 1, 2)]1. A sobrevida global (SG), que é definida como o tempo desde a data de origem (por exemplo, tratamento) até a data do óbito por qualquer causa, é o desfecho mais importante na análise de sobrevida. No entanto, a OS falha em diferenciar a morte específica por câncer da morte não específica por câncer (por exemplo, eventos cardiovasculares e outras causas não relacionadas), ignorando riscos competitivos6. Nessas situações, o modelo de risco competitivo é preferido para a predição do status de sobrevida com a consideração de riscos competitivos7. A metodologia de construção e validação de modelos de riscos proporcionais de Cox está bem estabelecida, enquanto há poucos relatos sobre a validação de modelos de risco concorrentes.
Em nosso estudo anterior, um nomograma de risco competitivo específico, uma combinação de um nomograma e um modelo de risco competitivo e uma estimativa de escore de risco baseada em um modelo de risco competitivo foram estabelecidos8. Este estudo tem como objetivo apresentar diferentes métodos de avaliação e validação do nomograma de risco competitivo estabelecido, que deve servir como uma ferramenta útil para os clínicos predizerem o prognóstico com a consideração de riscos competitivos.
Este estudo comparou nomogramas de risco concorrentes estabelecidos por dois métodos distintos e realizou avaliação e validação dos nomogramas estabelecidos. Especificamente, este estudo forneceu um tutorial passo-a-passo para estabelecer o nomograma com base em um método direto, bem como calcular o índice C e traçar as curvas de calibração.
O pacote rms no software R é amplamente utilizado para a construção e avaliação de modelos de risco proporcional de Cox, mas não …
The authors have nothing to disclose.
O estudo foi apoiado por subsídios do Projeto de Plano de Ciência e Tecnologia Médica da Província de Zhejiang (números de concessão 2013KYA212), o programa geral da Fundação de Ciências Naturais da Província de Zhejiang (número de bolsa Y19H160126) e o programa-chave do Departamento Municipal de Ciência e Tecnologia de Jinhua (número de concessão 2016-3-005, 2018-3-001d e 2019-3-013).
R software | None | Not Applicable | Version 3.6.2 or higher |
Computer system | Microsoft | Windows 10 | Windows 10 or higher |