# 诺莫图（Nomogram）展示回归分析的结果

展现回归分析的OR、HR值可以用森林图，而如果想直观预测实例化对象的生存概率，则可以使用诺莫图

## 安装补充包

- conda activate ggsurvplot
- conda install -c conda-forge r-rms -y

## Logistic回归

- 数据来源

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    dd=datadist(df)
    options(datadist="dd")
    lrmf <- paste0("factor(dcf_status)~", paste(colnames(df)[1:10], collapse = '+'))
    lrmf
    f <- lrm(formula(lrmf) , data =  df)
    nom <- nomogram(f, fun=plogis, lp=F, funlabel="Risk")
    options(repr.plot.width=10, repr.plot.height=6)
    plot(nom, xfrac=.2)

## Cox回归

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    dd=datadist(df)
    options(datadist="dd")
    coxmf <- paste0("Surv(dcf_time/365, dcf_status==0)~", paste(colnames(df)[1:10], collapse = '+'))
    coxmf
    f2 <- psm(formula(coxmf), data=df, dist='lognormal') # 构建COX比例风险模型
    med <- Quantile(f2) # 计算中位生存时间
    surv <- Survival(f2) # 构建生存概率函数
    nom <- nomogram(f2, fun=function(x) med(lp=x),funlabel="Median Survival Time")
    options(repr.plot.width=12, repr.plot.height=6)
    plot(nom,xfrac=.2)
    nom <- nomogram(f2, fun=list(function(x) surv(10, x)),
                                 funlabel=c("10-year Survival Probability"))
    options(repr.plot.width=10, repr.plot.height=6)
    plot(nom, xfrac=.2)

绘图
诺莫图（Nomogram）展示回归分析的结果
https://occdn.limour.top/2110.html
Author
Limour
Posted on
July 17, 2022
Licensed under
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