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<font color="red">COX</font><font color="red">模型</font><font color="red">及</font><font color="red">预测</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">在</font><font color="red">R</font><font color="red">软件</font><font color="red">中</font><font color="red">的</font><font color="red">实现</font>

COX模型及预测列线图在R软件中的实现

Cox比例风险模型能处理不同生存时间分布的删失数据,自1972年提出以来,在生存分析领域得到了广泛的应用。 应用Cox比例风险模型进行影响因素分析时,研究者往往用风险函数比(HazardRatio,HR)来表达模型结果,反映各因 素对生存概率的影响[1],但有时绝对概率水平也具有较大的 应用价值。国外很多研究者在Cox模型基础上建立了不同癌 症的生存概率列线图,可根据个

数理医学 - R软件，COX - 2015-09-26

Eur J Radiol：SWE<font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">模型</font><font color="red">在</font>乳腺癌患者辅助化疗<font color="red">中</font><font color="red">的</font><font color="red">预测</font>

Eur J Radiol：SWE列线图模型在乳腺癌患者辅助化疗中的预测

最近，多检测基因表达谱技术的发展为准确的预后提供了更详细的分子画像，目前已有几种商业化的基因表达检测方法。

MedSci原创 - 乳腺癌，SWE列线图 - 2024-02-07

European Radiology：基于深度学习<font color="red">的</font>超声<font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">模型</font><font color="red">在</font>术前<font color="red">预测</font>胰腺神经内分泌肿瘤侵袭性<font color="red">中</font><font color="red">的</font>应用

European Radiology：基于深度学习的超声列线图模型在术前预测胰腺神经内分泌肿瘤侵袭性中的应用

医学影像分析中人工智能的快速发展隐身术了一个新的深度学习（DL）领域。卷积神经网络（CNN）作为图像识别的有力工具，已经成为一个活跃的研究领域。

MedSci原创 - 胰腺神经内分泌肿瘤，深度学习 - 2022-08-13

细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻<font color="red">预测</font><font color="red">模型</font><font color="red">的</font>构建和验证

细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻预测模型的构建和验证

目的 分析细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻（AAD）的危险因素，构建细菌性重症肺炎患儿继发AAD个性化的预测模型，并进行验证。方法 选取2018年3月至2020年5月安徽省妇幼保健医院儿科收治的

安徽医学 - 细菌性重症肺炎，继发抗生素相关性腹泻 - 2023-01-05

如何根据<font color="red">Cox</font>回归Nomogram<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>计算所有患者<font color="red">的</font>风险得分

如何根据Cox回归Nomogram列线图计算所有患者的风险得分

我们通过Cox回归等方法构建临床预测模型，然后根据模型参数把患者的生存概率可视化为Nomogram。“Nomogra”中文常翻译为诺模图或列线图，其本质就是回归方程的可视化。它

网络 - Nomogram - 2020-07-04

IBD：克罗恩病患者大便失禁<font color="red">的</font>个体化监测<font color="red">模型</font>

IBD：克罗恩病患者大便失禁的个体化监测模型

本研究确定了4个与CD患者FI发生相关的危险因素，并建立了2个模型，可有效预测CD患者FI的风险评分，有助于及时干预，延缓FI的病程，改善预后。

MedSci原创 - 克罗恩病，大便失禁 - 2024-02-26

BJC：新<font color="red">模型</font><font color="red">预测</font>子宫内膜癌复发风险

BJC：新模型预测子宫内膜癌复发风险

本研究的目的是,开发一个列线图,预测子宫内膜癌(EC)治疗女性的不良预后复发(PPR)。 本研究从一个前瞻性的多中心数据库中提取861名女性，在2001年到2013年接受首次手术治疗。在开发队列(n=574)中使用多变量Cox比例模型建立预测PPR的列线图。验证队列中的287名患者用于列线图的验证。 开发队列中，82 (14.3

MedSci原创 - 子宫内膜癌，复发，列线图 - 2016-11-12

<font color="red">预测</font>左心衰竭所致肺动脉高压患者 3 年死亡率<font color="red">的</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font>：一项前瞻性注册研究<font color="red">的</font>回顾性分析

预测左心衰竭所致肺动脉高压患者 3 年死亡率的列线图：一项前瞻性注册研究的回顾性分析

研究旨在建立列线图，用于预测 3 年死亡率和筛查高危 PH-LHF 患者。

MedSci原创 - 肺动脉高压，左心衰竭 - 2023-03-27

Clin Exp Med  ：结合炎症细胞和细胞因子<font color="red">的</font>预后<font color="red">模型</font>用于新诊断<font color="red">的</font>多发性骨髓瘤患者

Clin Exp Med  ：结合炎症细胞和细胞因子的预后模型用于新诊断的多发性骨髓瘤患者

多发性骨髓瘤(MM)是一种恶性浆细胞肿瘤，是第二常见的恶性血液病，一系列研究报道了炎症模型在血液肿瘤学中的应用，因此，纳入炎症指标的预后模型似乎在MM患者的风险分层中很有前景。

MedSci原创 - 多发性骨髓瘤患者 - 2023-01-18

European Radiology：<font color="red">实现</font>鼻咽癌总体生存评估<font color="red">的</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">模型</font>

European Radiology：实现鼻咽癌总体生存评估的列线图模型

列线图是一种临床预测工具，可生成简化的视觉图示，并预测指定患者的临床预后。

MedSci原创 - 鼻咽癌，列线图模型 - 2023-05-23

Chest：COVID-19住院患者死亡<font color="red">的</font>危险因素分析

Chest：COVID-19住院患者死亡的危险因素分析

该研究提出的列线图可根据个人特征准确预测COVID-19患者的临床结局。对于高危患者应及早发现，加强监护和适当治疗。

MedSci原创 - 死亡，危险因素，Covid-19 - 2020-04-20

European Radiology：可<font color="red">预测</font>弥漫性大B细胞淋巴瘤患者预后风险<font color="red">的</font>PET/CT放射组学<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

European Radiology：可预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者预后风险的PET/CT放射组学列线图

放射组学通过深入挖掘，应用复杂的数学算法，从CT、MR和PET中获得大量医学影像数据信息，极大地结合了各种医学图像的信息，因此可以全面、无创、定量地观察肿瘤的空间和时间异质性。

MedSci原创 - PET/CT，弥漫性大B细胞淋巴瘤，放射组学 - 2023-03-27

骨肉瘤预后个体化预测模型列线图的建立

目的 通过对骨肉瘤患者的临床、病理学、影像学及随访资料进行预后因素分析，建立骨肉瘤预后预测模型列线图，并验证其准确度。方法 收集1998至2008年确诊且符合入组标准的235例骨肉瘤患者组成建模组，2009年的55例骨肉瘤患者组成验证组。单因素生存分析采用 Kaplan-Meier法绘制生存曲线，Log-rank法进行统计学分析；应用Cox比例风险模型进行多因素分析，确定独立预后因子；然后应

中华骨科杂志 - 模型，骨肉瘤，个体化，预测，列线图 - 2015-06-09

Buckley-James模型在生存分析中的应用

　　Cox比例风险模型是生存分析中常用的多元分析方法之一[1, 2],它假设任意两个对象死亡风险比与这两个对象的预后因素呈指数关系,并且不随追踪时间变化而变化。但少数情况下该假设不能得到满足,这时Cox模型不再适用。1979年Buckley和James[3]提出了对于右删失数据的线性回归模型,简称BJ模型。它的估计方法是普通最小二乘法的一种扩展方法。

MedSci原创 - 生存分析，模型 - 2013-07-27

ASTRO 2014 ：直肠癌、肛管癌放疗进展解读

2014年第56届美国放射肿瘤学会(ASTRO)年会围绕“靶向肿瘤：科技和生物”的主题，在美国旧金山成功召开，涉及直肠癌及肛管癌的研究共有15篇口头报道及数十篇壁报，主要从增加放疗效应、疗效预测及预后、最小化治疗几个方面进行探讨，现将主要的研究进展进行如下介绍。增加放疗效应 PARP抑制剂veliparib联合卡培他滨在局部进展期直肠癌术前放化疗的安全性及耐受性 Veliparib是一

医学论坛网 - 直肠癌，肛管癌 - 2014-10-23

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