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恰是因为列线图这种直观便于理解的特点，使它在医学研究和临床实践中也逐渐得到了越来越多的关注和应用。此外，放一张列线图在自己的文章里，是不是也会显得逼格更高呢，说不定会让Reviewer多看两眼哈。

先容了列线图的基本要素，下面小咖来教大家如何利用这张列线图，让自己也能成为一个神奇的预言家。 Bootstrap自抽聪明农业模型样法是指对样本人群进行有放回的重复抽样，每次抽样样本数相同，这样统一个个体就有可能被抽中多次。

患者可以根据自身各个影响因素的水平大小，能够快速查询到自己未来的生存概率，便于引起他们对健康状况的展示设计模型作品正视。

理论上尺度曲线是一条通过坐标轴原点、且斜率为1的直线，假如猜测校准曲线越贴近尺度曲线，则说明列线图的猜测能力越好。
 

3. 外部验证法

使用一组研究对象去建立列线图，再使用另外一组研究对象（即外橱窗展示模型设计 部数据）来验证列线图猜测效果的正确性。
图形校准法

图形校准法的基本思惟是：首先利用列线图猜测出每位研究对象的生存概率，并从低到高排成新世纪福音战士模型一个队列，根据四分位数将队列分为4组（或者根据其他分位数分组），然后分别计算每组研究对象猜测生存概率和相应的实际生存概率（由Kaplan-Meier法计算）的均值，并将两者结合起来作图得到4个校准点，最后将4个校准点连接起来得到猜测校准曲线。

那么，小咖是怎么算出来的呢？实在很简朴，好比该患者春秋为60岁，我们就在列线图春秋为60岁的地方向上画一条垂直线，即可得到其对应的得分（Points）约为55分。

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教你用R画列线图，形象展示猜测模型的结果

在前几期的内容中，我们先容了多因素回归分析时，为探讨影响因素对结局事件的影响大小，可以利用森林图更直观的将回归结果可视化。还没来得及阅读的小伙伴请点击查看：

一文带你玩转森林图！；

手把手教绘会展设计专业大学排名 制回归分析结果的森林图『GraphPad Prism和Excel』；

绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！

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同样是构建多因素回归模型，往往我们另一个主要目的是为了对结局事件的发生风险进行猜测，那么是否也可以将猜测模型的结果，像森林图那样可视化地展示出来呢？今天小咖就来带大家熟悉一下神奇的列线图。

列线图的名称主要包括三类：

1. 什么叫数字模型猜测模型中的变量名称：例如图中的春秋（Age）、高血压（Hypertension）、糖尿病（Diabetes）等信息，每一个变量对应的线段上都标注了刻度，代表了该变量的可取值范围，而线段的长度则反映了该因素对结局事件的贡献大小。

小咖作为接诊医生，在和患者交代病情的时候，为模具展会了向患者说明疾病的严峻性，就拿出了这张列线图，自信满满的告诉这位患者，以他目前的疾病状态，猜测未来5年、10年和15年的生存概率分别是71%、48%和27%。今天我们以2017年发表在JACC：Cardiovascular Imaging杂志上的一篇文章《Development and Validation of a Simple-to-Use Nomogram for Predicting 5-, 10-, and 15-Year Survival in Asymptomatic Adults Undergoing Coronary Artery Calcium Scoring》为例来进行说明，文中结果部门展示的列线图如下图所示。

2. 得分，包括单项得分，即图中的Point，表示每个变量在不同取值下所对应的单项分数，以及总得分，即Total Point，表示所有变量取值后对应的模型展示盒diy单项分数加起来合计的总得分。

现在假设我们是一名优秀的心内科医生，有这样一位患者，男性，60岁，抽烟，有高血压和糖尿病史，血脂异常，否认CAD家族史，冠状动脉钙化评分（CACS）为3分。利用Bootstrap自抽样产生的新样本去评价列线图模型的正确性，常用C-统计量来进行衡量，其值越接近于1说明列线图的猜测能力越正确。

绘制列线图

实在，列线图的绘制也很简朴，R软件中的rms程序包，为我们提供了相应的函数功能，最后给大家安利一下绘制列线图最基本的程序代码，以供有爱好的小伙伴进行学习和参考哈。

最后将所有变量的得分相加，得到患者的总得分（Total 贸易展示设计师Points）约为165.5分，并以总得分为基础，再向下画一条垂直线，就可以知道该患者对应的未来5年、10年和15年的生存率了，是不是很简朴很轻易理解呢！?

列线图的效果评价

当然，制作列线图通常要求研究拥有足足数目的研究对象，从而才能够建立有效的猜测模型，在列线图制作之前也需要对猜测模型的猜测能敲黑板，讲到重点了哈。同样性别为男性，对应的分数为1分，以此类推，找出每个变量状态下对应的得分。
 

列线图的基本原理，简朴的说，就是通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度（回归系数的大小），给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计展示设计展厅模型算出该个体结局事件的猜测值。

1.?加载survival和rms程序包，以survival包中自带的数据库lung为例

library(survival)

2.?打包数据展览展示资质

3.?构建Cox比例风险回归模型

4.?绘制列线图

终极绘制的列线图如下：

当我们在研究中习惯了使用相对风险的指标时（例如OR、HR、RR等），也不妨将这种能够起到猜测生存概率作用的列线图结合起来，这样会使猜测模型的结果更加形象、直观、易懂。

解读列线图

闲话少说，先上文章哈。常用的效果评价方式有：

1. 内部验证法 

贸易展示设计案例可采用Bootstrap自抽样法，利用建模自身的数据来验证模型的猜测效果。

列线图将复杂的回归方程，转变为了可视化的图形，使猜测模型的结果更具有可读性，利便对患者进行评估。

3. 猜测概率：例如图中的5-year survival prob，表示5年的生存概率。

熟悉列线图

列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回在线vr高清展示模型制作软件归分析的基础上，将多个猜测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在统一平面上，从而用以表达猜测模型中各个变量之间的相互关系。

我们可以看到列线图主要由左边的名称以及右边对应的带有刻度的模型展示柜摆设线段所组成。

2.?打包数据展览展示资质

3.?构建Cox比例风险回归模型

4.?绘制列线图

最终绘制的列线图如下：

当我们在研究中习惯了使用相对风险的指标时（例如OR、HR、RR等），也不妨将这种能够起到预测生存概率作用的列线图结合起来，这样会使预测模型的结果更加形象、直观、易懂。

患者可以根据自身各个影响因素的水平大小，能够快速查询到自己未来的生存概率，便于引起他们对健康状况的展示设计模型作品重视。此外，放一张列线图在自己的文章里，是不是也会显得逼格更高呢，说不定会让Reviewer多看两眼哈。