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风险预测模型评价之NRI的R语言计算.docx

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风险预测模型评价之 NRI 的 R 语言计算

R 语言代码的盛（暴）宴（击），除了 NRI 的运算，还

有蛮多预处理的操作，在哪都能用得着。大家做好战斗准备。

R 里有 2 个包专事计算 NRI，分别为 nricens 和

PredictABEL。从最后结果来说，nricens 计算出来的是绝对

NRI，PredictABEL 则为相对 NRI。但我们已经知道计算原

理了呀，而且它们都能生成新旧模型分类的对照表，所以其

实只用其中一个包就都可以计算了。

不过它们还是有一些小小差异，我们就以 logistic 回归

模型为例，分别看一下这两个包，供大家参考选择。Cox 模

型参数较多也较复杂，但我相信你看完这篇的讲解就能看懂

帮助文档中的 cox 案例，算是留个小作业给你吧~

拟合模型

先用一份示例数据做个模型。这是 survival 包里带有的

一份梅奥诊所的数据，记录了 418 位患者的临床指标，观察

这些因素与原发性胆汁性肝硬化（PBC）的关系。其中前

312 位参加了 RCT，其他的只参加了观察队列。

我们用前 312 份样本，做个预测 2000 天时间点上死亡

与否的模型。先载入这份数据看一下。

library(survival)

### logistic 回归

egData <- pbc[1:312,]

做一个 logistic 回归，我们需要一个结局事件作为因变

量，它必需是个分类变量；其次需要若干自变量，它们可以

是分类也可以是连续。

这个表中的结局是 status，0 = 截尾（删失），1 = 接

受移植，2 = 死亡。研究目的“死亡与否”是个二分类变量，

所以要做些变换。

再看 time 一栏，有的不够 2000 天，这些样本要么是没

到 2000 天就死亡了，要么是删失了。我们要删掉 2000 天

内删失的数据。

egData = egData[egData$time > 2000 |

(egData$time < 2000 & egData$status ==

2),]“[ ]” 表示筛选条件，| 表示“或”，& 为“和”。所

以条件句就是 egData 中的 time 一列大于 2000 的保留，或

小于 2000 但同时状态为死亡的也保留。最后一个“,”别忘

了，其在条件句的前面表示对列进行选择，在其后表示选择

行。

选好后做一个 event 向量，把 status 的三个状态变成死

亡 = 1, 未死亡 = 0。

event = ifelse(egData$time < 2000 &

egData$status == 2, 1, 0)

ifelse (test, yes, no)大法好啊，前面一个 test 是逻辑

判断句，其值为真时返回 yes 的值，为假时返回 no 的值。

所以本句中 test 就是当 time<2000，且 status 为 2（死亡）

时，记为 1，否则为 0。

然后把 event 合并入原来的表格。

egData = cbind(egData,event)

cbind()是以列合并，另有 rbind()以行合并。这样

event 就成了最后一列，为结局事件。

然后选择模型的自变量（predictors）。太多了，选取

其中几个示例。就以年龄、胆红素、白蛋白为旧模型

（standard），三者加上一个凝血酶原时间为新模型

（new）。

一般做 logistic 回归是用 glm(因变量 ~ 自变量 1 + 自

变量 2 + …… +自变量 n, family = binomial('logit'), data

= 数据表)，但如果自变量较多的话，前面那个运算式就会很

长很长，万一这些自变量还是基因名或编号，就很想死了。

所以顺便讲一个简化的办法，即把那一串先写成 formula。

fml.std <- as.formula(paste('event~',

paste(colnames(egData)[c(5,11,13)],

collapse = '+')))

这里有好几层函数，paste() 会把括号中的元素粘贴起

来，collapse 是其中的间隔。colnames() 是获取表格的列

名，[]中的数值向量为所选择的列序号。这样如果是一个超

大表格，你选中第 10~70 列还可以写成“10:70”。

好了，同样写出新模型的 formula：

fml.new <- as.formula(paste('event~',

paste(colnames(egData)[c(5,11,13,1

9)],

collapse = '+')))

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