Mevcut protokol, rakip bir risk modelinin ayırt etme ve kalibrasyon yeteneklerini değerlendirmek için R’deki kodları ve bunun iç ve dış doğrulaması için kodları açıklamaktadır.
Cox orantılı tehlike modeli, klinik ortamlarda sağkalım analizleri için yaygın olarak uygulanmaktadır, ancak çoklu sağkalım sonuçlarıyla baş edememektedir. Geleneksel Cox orantılı tehlike modelinden farklı olarak, rakip risk modelleri, rakip olayların varlığını ve bunların klinisyenlerin kesin bir prognostik tahmin yapmaları için yararlı bir araç olan grafiksel bir hesaplama cihazı olan bir nomogram ile kombinasyonunu göz önünde bulundurur. Bu çalışmada, rakip risk nomogramını oluşturmak için bir yöntem, yani ayırt edicilik (yani, uyum indeksi ve eğri altındaki alan) ve kalibrasyon (yani kalibrasyon eğrileri) yeteneklerinin yanı sıra net faydanın (yani karar eğrisi analizi) değerlendirilmesi için bir yöntem sunuyoruz. Ek olarak, orijinal veri kümesinin bootstrap yeniden örneklerini kullanan dahili doğrulama ve yerleşik rakip risk nomogramının harici bir veri kümesini kullanan harici doğrulama, ekstrapolasyon yeteneğini göstermek için de gerçekleştirilmiştir. Rakip risk nomogramı, klinisyenlerin rakip riskleri göz önünde bulundurarak prognozu tahmin etmeleri için yararlı bir araç olarak hizmet etmelidir.
Son yıllarda, hassas tıbbın gelişmesiyle birlikte ortaya çıkan prognostik faktörler belirlenmiş, moleküler ve klinikopatolojik faktörleri birleştiren prognostik modeller klinik ortamlarda giderek daha fazla dikkat çekmektedir. Bununla birlikte, Cox orantılı tehlike modeli gibi grafiksel olmayan modeller, katsayı değerlerinin sonuçlarıyla, klinisyenlerin 1’i anlaması zordur. Buna karşılık, bir nomogram, bir matematiksel fonksiyonun yaklaşık grafik hesaplaması için tasarlanmış iki boyutlu bir diyagram olan regresyon modellerinin (Cox regresyon modeli, rakip risk modeli vb. dahil) bir görselleştirme aracıdır2. Bir klinik modelde farklı değişken seviyelerinin değerlendirilmesini ve prognozu tahmin etmek için risk skorlarının (RS) hesaplanmasını sağlar.
Model yapımında model değerlendirmesi esastır ve değerlendirme için genellikle iki özellik kabul edilir: ayrımcılık ve kalibrasyon. Klinik modellerde ayrımcılık, bir modelin olayları geliştiren bireyleri, ölen hastalara karşı hayatta kalanlar gibi geliştirmeyenlerden ayırma yeteneğini ifade eder ve uyum indeksi (C-indeksi) veya alıcı çalışma karakteristik eğrisi (AUC) altındaki alan tipik olarak karakterize etmek için kullanılır 3,4. Kalibrasyon, bir modelin tahmin edilen olasılıklarını gerçek olasılıklarla karşılaştırma işlemidir ve kalibrasyon eğrileri onu temsil etmek için yaygın olarak kullanılmıştır. Ek olarak, model doğrulaması (iç ve dış doğrulama) model yapımında önemli bir adımdır ve yalnızca doğrulanmış modeller daha fazla tahmin edilebilir5.
Cox orantılı tehlike modeli, prognostik faktörler ile sağkalım durumu arasındaki ilişkileri araştırmak için tıbbi araştırmalarda kullanılan bir regresyon modelidir. Bununla birlikte, Cox orantılı tehlike modeli yalnızca iki sonuç durumunu [Y (0, 1)] dikkate alırken, çalışma denekleri genellikle ikiden fazla durumla karşı karşıya kalır ve rakip riskler ortaya çıkar [Y (0, 1, 2)]1. Menşe tarihinden (örneğin tedavi) herhangi bir nedene bağlı ölüm tarihine kadar geçen süre olarak tanımlanan genel sağkalım (OS), sağkalım analizinde en önemli son noktadır. Bununla birlikte, işletim sistemi kansere özgü ölümü kansere özgü olmayan ölümden (örneğin, kardiyovasküler olaylar ve diğer ilgisiz nedenler) ayırt etmekte başarısız olmakta, böylece rakip riskleri göz ardı etmektedir6. Bu gibi durumlarda, rakip riskler göz önünde bulundurularak sağkalım durumunun tahmin edilmesinde rakip risk modeli tercih edilir7. Cox orantılı tehlike modellerinin oluşturulması ve doğrulanması metodolojisi iyi kurulmuş olsa da, rakip risk modellerinin doğrulanması ile ilgili çok az rapor bulunmaktadır.
Önceki çalışmamızda, spesifik bir rakip risk nomogramı, bir nomogram ve rakip risk modelinin bir kombinasyonu ve rakip bir risk modeline dayalı bir risk puanı tahmini oluşturulmuştur8. Bu çalışma, rakip risk nomogramının farklı değerlendirme ve validasyon yöntemlerini sunmayı amaçlamaktadır ve bu yöntemler, klinisyenlerin rakip riskleri göz önünde bulundurarak prognozu tahmin etmeleri için yararlı bir araç olarak hizmet etmelidir.
Bu çalışmada iki farklı yöntemle oluşturulan rakip risk nomogramları karşılaştırılmış ve oluşturulan nomogramların değerlendirilmesi ve validasyonu yapılmıştır. Spesifik olarak, bu çalışma, doğrudan bir yönteme dayalı nomogramı oluşturmak, ayrıca C-indeksini hesaplamak ve kalibrasyon eğrilerini çizmek için adım adım bir öğretici sağlamıştır.
R yazılımındaki rms paketi, Cox orantılı tehlike modellerinin oluşturulması ve değerlendirilmesi…
The authors have nothing to disclose.
Çalışma, Zhejiang Eyaleti Tıp Bilimi ve Teknoloji Planı Projesi (hibe numaraları 2013KYA212), Zhejiang Eyaleti Doğa Bilimleri Vakfı’nın genel programı (hibe numarası Y19H160126) ve Jinhua Belediyesi Bilim ve Teknoloji Bürosu’nun kilit programından (hibe numarası 2016-3-005, 2018-3-001d ve 2019-3-013) hibelerle desteklenmiştir.
R software | None | Not Applicable | Version 3.6.2 or higher |
Computer system | Microsoft | Windows 10 | Windows 10 or higher |