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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>R软件中的实现

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中的<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：基于深度学习的超声<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中的应用

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

European Radiology：基于CT的深度学习放射组学<font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">在</font>透明细胞肾癌患者预后<font color="red">预测</font>方面的价值

European Radiology：基于CT的深度学习放射组学列线图在透明细胞肾癌患者预后预测方面的价值

现阶段，人工智能(AI)已广泛应用于医学成像领域，以便于精确诊断和更好的决策，已经在诊断和预测RCC患者肿瘤分级和预后方面提供了令人鼓舞的结果。

MedSci原创 - 肾癌，深度学习 - 2024-04-10

行电视胸腔镜辅助手术的老年食管癌患者心血管不良反应发生风险的影响因素<font color="red">及</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">模型</font>构建

行电视胸腔镜辅助手术的老年食管癌患者心血管不良反应发生风险的影响因素及列线图模型构建

本研究旨在探讨行电视胸腔镜辅助手术的老年食管癌患者心血管不良反应发生风险的影响因素，并构建列线图模型，为后续心血管不良反应的预防及临床早期干预提供更多参考。

中国癌症杂志 - 电视胸腔镜手术，老年食管癌，心血管不良反应发生风险 - 2023-09-22

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

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的个体化监测<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

Chest：COVID-19住院患者死亡的危险因素分析

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：可实现局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应治疗前评估的影像组学<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

European Radiology：可实现局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应治疗前评估的影像组学列线图

到目前为止，许多研究已经证实了基于MRI的原发肿瘤和淋巴结（LNs）特征在NPC患者预后评估中的潜在能力，包括肿瘤坏死、结节外扩展（ENE）、结节分组。

网络 - 鼻咽癌，影像组学 - 2023-02-25

Chest：可以精确<font color="red">预测</font>非小细胞肺癌完全切除后复发风险的<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

Chest：可以精确预测非小细胞肺癌完全切除后复发风险的列线图

这些用户友好的列线图可以根据临床病理特征精确地预测NSCLC患者完全切除后部位特异性复发。这可以帮助临床医师制定个性化的术后随访计划。

MedSci原创 - 非小细胞肺癌，复发，风险预测，模型 - 2018-05-13

European Radiology：实现鼻咽癌总体生存评估的<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

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>的构建和验证

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

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。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

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