cox模型评估-决策曲线分析(DCA)

cox模型评估DCA曲线

DCA曲线

DCA曲线,即决策曲线分析法(Decision Curve Analysis),是用来帮助确定高风险患者进行干预,而低风险患者避免干预(避免过度医疗),即评价患者获益程度的一种评估方法。下图是2016年柳叶刀发表的一篇文章,文中首次进行了DCA曲线的应用。如下图所示,横坐标为阈概率,当各种评价方法达到某个值时,患者i的出血风险概率记为Pi;当Pi达某个阈值(记为Pt),就界定为阳性,采取某种干预措施后,将改变出血与血栓形成之间的利弊平衡,利弊之差即为净获益(Y轴:Net benefit).图中有两条虚线,横着的那条虚线表示所有样本均不进行干预,获益为0,斜的虚线表示所有样本均进行干预。三条彩色曲线表示三种方案(模型),HAS-BLED曲线与两条虚线有交叉,因此该方案没有价值,而另外两条有价值,相比之下,ABC在ORBIT之上,价值更大。


attachments-2021-08-4oTpfeMl611a217222b15.png

#加载包rm(list = ls())
library(survival)
library(ggDCA)
library(rmda)
data(lung)
lung <- na.omit(lung)
lung$status[lung$status==1] <- 0
lung$status[lung$status==2] <- 1
#构建两个模型
fit1 <- coxph(Surv(time,status)~age,data = lung)
fit2 <- coxph(Surv(time,status)~age+sex+inst+ph.ecog+ph.karno,data = lung)
#绘制单个模型的DCA曲线
plot1 <- dca(fit1,times = 365)
ggplot(plot1)




attachments-2021-08-wHNrGNue611a21914ae85.png

#绘制两个模型的DCA曲线
plot2 <- dca(fit1,fit2,times = 365)
ggplot(plot2)



attachments-2021-08-0n2foejo611a21a4d200c.png


  • 发表于 2021-08-16 16:28
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  • 分类:TCGA

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