Cox 模型森林图

作者

[编辑] 郑虎;

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COX 模型森林图对 COX 模型构建风险森林图，以便于筛选变量的一种可视化图形。

环境配置

  • 系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)

  • 编程语言: R

  • 依赖包: ezcox

# 安装包
if (!requireNamespace("ezcox", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ezcox")
}

# 加载包
library(ezcox)

数据准备

载入数据为时间，生存结局及多个变量因素。

# 加载数据
data <- read.delim("files/Hiplot/053-ezcox-data.txt", header = T)

# 查看数据
head(data)
  time status sex ph.ecog age
1  306      2   1       1  74
2  455      2   1       0  68
3 1010      1   1       0  56
4  210      2   1       1  57
5  883      2   1       0  60
6 1022      1   1       1  74

可视化

# Cox 模型森林图
p <- show_forest(
  data = data,
  covariates = c("sex", "ph.ecog"),
  controls = "age",
  merge_models = F,
  drop_controls = F,
  add_caption = T
)

p
图 1: Cox 模型森林图

图示表格第一列表示变量及样本数，第二列森林图图示，第三列表示CI95%置信区间范围及其平均值和 P 值

森林图解读

中间垂直线表示无效线，横线表示该变量因素的95%置信区间，长短表示置信区间范围的大小，若某变量因素置信区间与无效线相交，则认为该变量因素无统计学意义，方块的位置是HR的点估计。

age 因素为控制变量。

ph.ecog 因素的发生率大于年龄因素的发生率，且 ph.ecog 因素会增加生存的发生（P < 0.001，有统计学意义）。

sex 因素的发生率小于年龄因素的发生率，且 sex 因素会减少生存的发生（P = 0.002 < 0.05，有统计学意义）。