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不同预后模型的比较方法（2） ——软件实施篇

2017年07月25日

作者：袁联雄中山大学附属第三医院（微信号：boy_for_）

来源：微信公众号“郑正有词”

前几期的帖子我们介绍了如果以不同分期/预后模型比较为主题撰写论文以及不同分期/预后模型比较的统计学方法和指标，了解了思路和方法，那怎么才能得到这些结果呢，下面袁老师就通过R软件带领大家一步一步把结果分析出来。本文尽量行文直白，让及时没有接触过R软件的朋友读完本文也能独立完成分析。

当然，首先你要安装一个R软件….
软件下载网址：https://www.r-project.org/

在安装完软件后，我们开始第一步工作——数据准备
getwd():首先找到R软件的工作目录，然后将要分析的数据放到该目录下面
> getwd()
[1] "C:/Users/Yoga/Documents"
袁老师的电脑工作目录是在C盘的“我的文档”。将要分析的数据另存为csv格式存放到工作目录，再读取到R软件中。如下所示：把要读取得csv数据命名为comparision，header=T是告诉软件第一行是变量名，读取到软件后的数据集命名为compare。

第二步：建模，获取各个指标值

2.1 加载函数包：由于本研究采用的是生存分析，因此需要先加载生存分析的函数包。在软件中运行library(survival)即可。

2.2 构建模型：首先运行一下语句
TNM7<-coxph(Surv(time,status==1)~factor(TNM7th),data=compare)
我们就构建好了一个叫做TNM7的模型
注意:因为TNM分期是有序分类变量，因此需要用factor来告诉软件TNM7th这个变量不能当作连续变量处理。

然后采用summary函数读取模型的详细结果。如下图所示：

在图中中部可以看到回归系数(coef)和RR值(exp(coef))，Z值和P值等等，模型的底部就是我们想要得到的部分指标了:

1）最后一行就是Log-rank χ2值，它与上面两行的Wald test χ2值(Trend χ2), 以及likelihood ratio test χ2值属于同一个家族。

2）Concordance就是我们说的C-index，有人会说怎么没有95%置信区间啊，不用着急，注意到后面括号里的se=0.011了吗，这是C-index的标准误，95%置信区间的上下限分别等于C-index ± 1.96*se。

细心的读者会发现:没有看到AIC呀！是的，想要得到AIC我们需要借助另外一个函数，那就是AIC()，在软件中运行AIC(TNM7)，结果如下
AIC(TNM7)
[1] 11553.44

到这里我们就得到了文献中所有的指标了，重复上面的步骤我们可以继续得到第八版分期的结果。

这样我们就可以通过比较不同分期版本的AIC和C-index得到哪个分期系统更好的结论了，怎样，是不是很简单，很容易实现呢？

参考文献

1. Zhang DR, Zheng YZ, Wang Z, Huang QY, Cao X, Wang F, Liu SY. Comparison of the 7th and propsed 8th editions of the AJCC/UICC TNM staging system for esophageal squamous cell carcinoma underwent radical surgery. EJSO 2017.