Una validación del panorama basado en R de un modelo de riesgo competidor

Resumen

El presente protocolo describe los códigos en R para evaluar las capacidades de discriminación y calibración de un modelo de riesgo competidor, así como los códigos para la validación interna y externa del mismo.

Resumen

El modelo de riesgo proporcional de Cox se aplica ampliamente para los análisis de supervivencia en entornos clínicos, pero no es capaz de hacer frente a múltiples resultados de supervivencia. A diferencia del modelo tradicional de riesgo proporcional de Cox, los modelos de riesgo competitivos consideran la presencia de eventos competitivos y su combinación con un nomograma, un dispositivo de cálculo gráfico, que es una herramienta útil para que los médicos realicen una predicción de pronóstico precisa. En este estudio, informamos un método para establecer el nomograma de riesgo competitivo, es decir, la evaluación de sus capacidades de discriminación (es decir, índice de concordancia y área bajo la curva) y calibración (es decir, curvas de calibración), así como el beneficio neto (es decir, análisis de la curva de decisión). Además, también se realizó una validación interna utilizando remuestreos de bootstrap del conjunto de datos original y una validación externa utilizando un conjunto de datos externo del nomograma de riesgo competidor establecido para demostrar su capacidad de extrapolación. El nomograma de riesgo competitivo debe servir como una herramienta útil para que los médicos predigan el pronóstico teniendo en cuenta los riesgos competitivos.

Introducción

En los últimos años, se han identificado factores pronósticos emergentes con el desarrollo de la medicina de precisión, y los modelos pronósticos que combinan factores moleculares y clínicopatológicos están atrayendo cada vez más atención en entornos clínicos. Sin embargo, los modelos no gráficos, como el modelo de riesgo proporcional de Cox, con resultados de valores de coeficiente, son difíciles de entender para los médicos¹. En comparación, un nomograma es una herramienta de visualización de modelos de regresión (incluyendo el modelo de regresión de Cox, el modelo de riesgo competitivo, etc.), un diagrama bidimensional diseñado para el cálcu....

Protocolo

La base de datos de Vigilancia, Epidemiología y Resultados Finales (SEER) es una base de datos de cáncer de acceso abierto que solo contiene datos de pacientes no identificados (ID de SEER: 12296-Nov2018). Por lo tanto, este estudio fue eximido de la aprobación de la junta de revisión del Hospital Jinhua Afiliado, Facultad de Medicina de la Universidad de Zhejiang.

1. Preparación de datos y preparación de paquetes R

1. Prepare e importe los datos.
   > Dataset <- read.csv(".../Breast cancer Data.xlsx") #Import datos.
   NOTA: Los datos se cargan en el Archivo Suplementario 1.
2. Insta....

Resultados

En este estudio, los datos de pacientes con cáncer de mama se recuperaron de la base de datos SEER y sirvieron como datos de ejemplo. La base de datos SEER proporciona datos sobre el cáncer que representa alrededor del 34,6% de la población de los Estados Unidos, y se obtuvo permiso para acceder a la base de datos (número de referencia 12296-Nov2018).

Se establecieron dos nomogramas (Figura 1), ambos incluyendo tipo histológico, grado diferenciado, estadio T y est.......

Discusión

Este estudio comparó nomogramas de riesgo competitivos establecidos por dos métodos distintos y realizó una evaluación y validación de los nomogramas establecidos. Específicamente, este estudio proporcionó un tutorial paso a paso para establecer el nomograma basado en un método directo, así como para calcular el índice C y trazar las curvas de calibración.

El paquete rms en el software R es ampliamente utilizado para la construcción y evaluación de modelos de riesgo proporcional de Co.......

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
R software	Ninguno	No aplicable	Versión 3.6.2 o superior
Sistema informático	Microsoft	Windows 10	Windows 10 o superior