Nomogram新面孔 程序代码及案例

该图的具体实现是由R包regplot实现，该包是今年9月13日在R官网上发布的新包，包具体信息截图如下：

包中只有一个函数regplot：

关键几个参数的意义如下：

reg: 需要拟合的模型式子，可以是广义线性模型（glm）,线性（lm）,生存分析（cox比例风险模型）；

dummies：哑变量设置模型，如果选择TRUE，则对于模型中的分类变量，当做哑变量处理，否则分类变量一律平等对待；

observation:这里可以具体制定某个观测显示在图上，上图中红色的点，代表某个观测的值；

other：这个参数里面包括一些格式上的参数，诸如图形颜色等参数。

具体例子：

数据来自梅奥诊所在1974至1984年间进行的原发性胆汁性肝硬化（PBC）的临床试验，共有424例PBC患者。

该数据封装在R包survival里，我们可以直接调用。

#第一步：安装regplot 包

install.packages('regplot') 

#第二步：调用survival包，用于拟合coxmox,及本案例中数据PBC来源

library(survival) 

#第三步：案例数据pbc

data(pbc)

View(pbc)

#数据变量做简单离散化处理

pbc$catbili <- cut(pbc$bili,breaks="c(-Inf," 2,="" 4,="">

                   labels=c('low','medium','high'))

pbc$died <- pbc$status="">

#第四步：调用regplot

library(regplot)

#第五步：利用survival包中的coxph拟合一个Cox模型

pbccox <-  coxph(formula="Surv(time,died)" ~=""  age="" +="" catbili="" +="" sex="">

                   log(copper+1) +stage + trt,data=pbc)

#制定图上显示的具体观测是哪一个？

obs <->

#第六步：调用regplot函数，便可以输入图形

a1<-regplot(pbccox,observation=obs, other="list(" failtime="1825," prfail="TRUE)">

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如果是做logistic 回归，代码模型拟合函数修改为glm即可：

pbcglm <- glm(formula="died" ~=""  age="" +="" catbili="" +="" sex="" +="" copper="" +stage="" ,family='binomial' ,="" data="pbc">

regplot(pbcglm)

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以上代码是作者封装好后的代码，按照以上代码在R中直接运行即可。图形显示主要是box的形式，当然作者指出可以是小提琴图等其他格式，这个需要在源码中更改调整。

作者在github的源码链接：

https://github.com/cran/regplot/blob/master/R/regplot.R

贴一张截图，可以是这些形式的图形。

PS：本人在寻找nomogram背后的R源代码，希望对图形从底层做出调整。有人有源代码可以分享一下吗？谢谢！

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