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前 言
本文介紹使用ggDCA包繪制多因素Cox回歸模型的決策曲線分析（Decision curve analysis，DCA）累舷。
ggDCA是目前能同時(shí)繪制Cox回歸模型浩考、logistic回歸模型及廣義線性模型的DCA曲線且其圖形能用ggplot2美化被盈。同時(shí)析孽，該包還能計(jì)算DCA的曲線下面積、凈獲益及閾值概率的范圍只怎，如果把這些加入到文章中相信能增色不少袜瞬！
該包是公眾號(hào)“一棵樹zj”作者寫的7個(gè)R包之一，在公眾號(hào)里作者還非常貼心的寫了該包常見報(bào)錯(cuò)的處理辦法身堡。作者其余的R包也非常簡(jiǎn)潔高效邓尤，值得學(xué)習(xí)。
在這里感謝 “一棵樹” 老師對(duì)ggDCA包的創(chuàng)建與分享。
ggDCA包
ggDCA包報(bào)錯(cuò)
9.png
由于survival包版本問題汞扎，從CRAN安裝的ggDCA會(huì)報(bào)錯(cuò)（如上圖）殿漠。
因此，要從作者的github上下載ggDCA佩捞。
ggDCA安裝
#1.安裝devtools
install.packages("devtools")
#2.從github安裝ggDCA
devtools::install_github('yikeshu0611/ggDCA')
#注：若是devtools::install_github('yikeshu0611/ggDCA')也報(bào)錯(cuò)绞幌，可先運(yùn)行：
options(unzip ='internal')
安裝時(shí)，Rstudio左下窗口出現(xiàn)如下提示一忱，在其左下窗口點(diǎn)“Enter”就可以繼續(xù)運(yùn)行莲蜘。1.png
多因素Cox回歸的DCA曲線
#載入R包
ibrary(rms)
library(ggDCA)
library(survival)
#清理環(huán)境
rm(list = ls())
#2.載入數(shù)據(jù)，status=0為復(fù)發(fā)
aa<- read.csv('決策分析曲線.CSV')
#使用cph（）函數(shù)時(shí)運(yùn)行
#即報(bào)錯(cuò)：adjustment values not defined here or with datadist.....時(shí)
bb<-datadist(aa)
options(datadist='bb')
數(shù)據(jù)點(diǎn)擊：https://mp.weixin.qq.com/s/VO3GiBZcL_kAoHrr6_dPAw獲取
1帘营、構(gòu)建多因素Cox回歸模型
數(shù)據(jù)中status票渠，0為感興趣事件，因此status==0
model1<-coxph(Surv(time,status==0)~AGE+N+ER+LVI+Grade+RT,
data=aa)
2芬迄、決策曲線分析 DCA
fig1<-dca(model1,
new.data = NULL,
times=60)
- 不寫times=60问顷，默認(rèn)為times="median"；
- 想看多個(gè)時(shí)間點(diǎn)DCA禀梳，times=c(36,48,60)杜窄；
- 想看外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)DCA曲線，載入外部數(shù)據(jù)后算途，new.data = NULLNULL變?yōu)橥獠繑?shù)據(jù)名字塞耕。
3、DCA曲線繪制和美化
ggplot(dca1,
model.names="模型1",
linetype =F, #線型
lwd = 1.2) #線粗
2.png
4. 美化
library(ggprism)
ggplot(dca1,linetype =F,lwd = 1.2)+
theme_classic()+
theme_prism(base_size =17)+
theme(legend.position="top")+
scale_x_continuous(
limits = c(0, 1),
guide = "prism_minor") +
scale_y_continuous(
limits = c(-0.01, 0.2),
guide = "prism_minor")+
scale_colour_prism(
palette = "candy_bright",
name = "Cylinders",
label = c("模型1", "ALL", "None"))+
labs(title = "5年DCA基于ggDCA包")
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