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基于SEER数据库的临床预测模型轻松发3分SCI

同时,作者利用X-tile软件确定了Age和Size的最佳截断值,并将患者分为根据截断值将患者分为3组。 (注:X-tile的具体介绍和使用方法见文末) 02 建立预测模型 首先,作者利用单因素COX回归分析确定了与OS相关的的因素。 此外,对于X-tile这个软件可能很多人也很陌生。笔者初次接触此软件后爱不释手,其对于生存分析的相关资料处理具有极大的作用。 X-tile是是耶鲁大学开发的单一功能小软件,其详细介绍于2004年被发表于肿瘤学国际期刊《Clinical cancer research》,见参考文献3。 因此,此时X-tile就可以大显身手了,其可以寻找一个最佳的年龄截断值,将患者分为3组,3组之间的生存模式差异实现最大化, 本文来源:临床预测模型Nomogram 参考文献: 1.

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文献推荐:影像组学评分是基于影像学特征的一个单发HCC患者术后生存的预后指标

统计分析用的SPSS或R的rms包,X-tile用来取rad-score的cut-off值(X-tile是一种可以区别肿瘤亚群、判定biomarker和结局关联性强度的工具,非常想学)。 者间和者内可重复性很好(ICC很高) 3. rad评分与临床特征的联系:用X-tile得出rad4.32分的cut-off值,把319人分为二分类(rad分高低两组)。

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    预后分析最佳cutoff值计算工具

    当然有,今天小编就给大家介绍一个软件:X-Tile。是耶鲁大学开发的一个小工具,不用复杂的代码,只需点点点几步,即可快速实现寻找截断值。 双击打开X-tile软件,点击Analyse,进入。 ? 根据下图所示顺序,点击file-Open,依次打开,导入分析数据。

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    4分+基于SEER数据库子宫内膜癌预后预测模型

    利用X-tile软件对患者的年龄、肿瘤大小、诊断年份和不同临床分期下的诊断年份进行划分(图2、3)。采用单因素和多因素Cox回归分析筛选有意义的独立预后因素。

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    免疫相关预后分数如何构建?

    补充图6 使用X-tile软件为基于IRG特征的风险评分选择最佳的截断值 作者使用X-tile软件,优化截断值以区分高低风险患者。横坐标所示为风险评分的最佳截断值。

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    还不会研究热门通路?这篇文章带你入门

    首先,作者利用X-tile软件对训练集患者的高/低风险分组取cut-off。如补图2结果所示,风险评分的cut-off取1.6,将训练集患者分为高风险组(n=59)和低风险组(n=322) ?

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    5分+整合多中心临床样本构建5分子胰腺癌预后模型

    3. 5分子预测模型的生存曲线及ROC曲线分析 根据每位患者各自的5个标记物表达水平以及通过X-tile图确定的最佳临界值,将患者分类为高风险(风险评分≥0.014)和低风险(风险得分<0.014)。

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    缺氧相关基因预测模型这样分析依旧可以发2区4分+SCI

    使用X-tile软件得出的风险分数的最佳截止值为2.296,来自TCGA-LIHC的患者被分为高风险组和低风险组。K-M曲线显示高危组的OS明显差于低危组 (图4a)。

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    巧妙构思-铁死亡调节因子分型预后发6+

    使用X-tile软件将样本分为以下两组:高铁死亡评分组和低铁死亡评分组。

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