Калибровка номограммы Опции

[pdemeshko]

Уважаемые коллеги! Необходимо создать калибровочный график для предсказанных вероятностей при проведении внешней валидизации номограммы. Поиск показал, что похоже это можно сделать с помощью r, используя пакет rms. Есть набор данных из 2 вариант - бинарный признак и вероятность в %. может кто подскажет код? или другой пакет, где это можно сделать?

[pdemeshko]

Спасибо за ответ! Цель исследования-внешняя валидизация номограммы. Есть база данных из 700 пациентов, которым выполнялась удаление тазовых лимфоузлов (т.е. гистологичесое подтвержение наличия или отсутствия метастазов). Для каждого из этих случаев по номограмме вычислена вероятность наличия метастазов в процентах (с помощью он-лайн ресурса nonogram.org) По полученным данным проведен roc-анализ, auc составила 0,795, что не плохо, номограмма работает на наших пациентах. но необходимо ее откалибровать, построить график предсказанная вероятность-наблюдаемая вероятность, что бы изучить отклонение предсказанных результатов от диагонали. На сколько я понял, это делается с помощью метода local regression smothing, но как это сделать, не знаю.
пример базы данных загрузить не могу, пишет что мне это не разрешено, но выглядит это так:

nomogram | pN
0,1 | 0
0,6 | 1
0,4 |0 и т.д

[nokh]

Спасибо за ответ! Цель исследования-внешняя валидизация номограммы. Есть база данных из 700 пациентов, которым выполнялась удаление тазовых лимфоузлов (т.е. гистологичесое подтвержение наличия или отсутствия метастазов). Для каждого из этих случаев по номограмме вычислена вероятность наличия метастазов в процентах (с помощью он-лайн ресурса nonogram.org) По полученным данным проведен roc-анализ, auc составила 0,795, что не плохо, номограмма работает на наших пациентах. но необходимо ее откалибровать, построить график предсказанная вероятность-наблюдаемая вероятность, что бы изучить отклонение предсказанных результатов от диагонали. На сколько я понял, это делается с помощью метода local regression smothing, но как это сделать, не знаю.
пример базы данных загрузить не могу, пишет что мне это не разрешено, но выглядит это так:

nomogram | pN
0,1 | 0
0,6 | 1
0,4 |0 и т.д

На этом форуме всё кроме рисунков нужно прикреплять в виде rar или zip архива. Но я посмотрел ваши данные и обсуждение на молбиоле. Полагаю, что помимо сделанного ещё можно:
(1) статистически доказать отклонение реальных данных от предсказанных. Критериями типа хи-квадрат с использованием в качестве наблюдаемых значений - ваши данные, а в качестве ожидаемых - тех, что советует номограмма. Не проверял, но похоже будет значимое отличие.
(2) найти оптимальную точку разделения именно для ваших данных. Для первой номограммы оптимальное значение (минимум ложноположительных и ложноотрицательных прогнозов) равно 0,13 (получил в MedCalc, но должно быть где-то и в R). Конечно, это намного меньше 0,5 и каким-нибудь бутстрепом это можно доказать статистически даже не прибегая к пункту (1). При cut-off=0,13 чувствительность составляет 80,9%, специфичность - 63,5, в логарифмической шкале почему-то немного иначе: соответственно 80% и 66% (см рис).

Сообщение отредактировал nokh - 23.09.2013 - 19:36

Эскизы прикрепленных изображений