R语言对列线图评分进行危险分层

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。

近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性。

关于列线图的文章公众号已经介绍非常多了，粉丝私信问，如何进行风险分层，今天来演示一下，继续使用咱们的乳腺癌数据，（公众号回复：乳腺癌，可以获得该数据），

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library(foreign)
library(rms)
bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc<-na.omit(bc)

age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织学等级，er表示雌激素受体状态，pr表示孕激素受体状态，status结局事件是否死亡，pathscat表示病理肿瘤大小类别（分组变量），ln_yesno表示是否有淋巴结肿大，time是生存时间，后面的agec是我们自己设定的，不用管它。

对数据格式进行整理，这里多提一句，数据尽量不要又缺失值，不然容易有各种各样的报错。

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dd<-datadist(bc)
options(datadist="dd")

建立模型，surv=T,这一句一定要有，不然后面没法做

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f<-cph(Surv(time,status)~er+histgrad+pr+age+ln_yesno,x=T, y=T, surv=T,bc)

生成一个可以生成预测概率的函数

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surv <- Survival(f)

生成列线图并绘图

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nom <- nomogram(f, fun=list(function(x) surv(36, x), function(x) surv(60, x), 
                            function(x) surv(120, x)), lp=F, funlabel=c("3-year survival", "5-year survival", "10-year survival"),
                maxscale=10, fun.at=c(0.95, 0.9, 0.85, 0.8, 0.75, 0.7, 0.6, 0.5))
plot(nom)

所谓分线分层其实就是对总评分（total points）这个指标的分数进行分段，咱们要先把这个指标提取出来，需要使用到nomogramFormula包，咱们先把这个包导入

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library(nomogramFormula)
options(datadist="dd")
results <- formula_rd(nomogram = nom)

这样结果就提取出来了，咱们使用points_cal函数进一步把分数提取出来

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points<-points_cal(formula = results$formula,rd=bc)

得到数据后怎么分层就看你的临床意义了，这里我直接平均分3段

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table(cut2(points, g=3))

这样结果就出来啦，0.714,-7.8分是低风险，7.797-11.1分是中风险，11.100-19.6分是高风险。

下面这种列线图我还暂时不会，需要专门写个包才行，以后有空在研究一下