stata基于cox回归制作临床决策曲线

DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法。上一节中我们介绍了stata使用dca包来进行logistic回归的临床决策曲线，有不少朋友发信息说不会制作cox回归制作临床决策曲线，今天我们继续来介绍怎么使用stdca包是用来制作cox回归临床决策曲线，首先要安装stdca包，可以看我上一篇文章怎么安装。
继续使用我们的乳腺癌数据，既往我们已经使用R语言ggDCA包来制作cox回归临床决策曲线，等会我们使用stata制作会进行比较一下

先把乳腺癌数据导入

我们先来看看数据：
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。

这里我就不分建模和验证数据集了，简单点直接建模了。
首先要设置结局变量和时间变量，可以菜单和命令，我这里就直接上命令了，想看菜单的可以看我既往的文章

stset time, failure(status)

构建模型，可以构建多个模型比较，我这里做个示范只建一个，basesurv的意思是生成一个名字叫做surv_func的基线预测概率

stcox i.er i.histgrad i.pr age i.ln_yesno , basesurv(surv_func)

接下来生成模型的预测概率pr1,xb是线性概率的意思

predict pr1, xb

假设我们想获得60个月的生存概率, _t这个指标是stata自己生成的，_t-t0就是生存时间，_t在这里其实就是指标time，sum是对surv_func这个指标进行一个累加及统计描述的意思

sum surv_func if _t <= 60

定义最低生存概率，local的意思是定义一个变量，但这个变量并不出现在数据里，这里我们是用local定义gmin等于r(min)，如上图我们可知，r(min)=0.9274733，因此gmin为0.9274733。

local gmin = r(min)

对概率进行转换，这里注意一下，调佣出local定义的数据需要` gmin '这个符号，感觉很怪异，我们需要的是生存率，所以这里需要1-死亡率得出生存率

g pr_failure60= 1 - ` gmin '^exp(pr1)

生成图，这里图还可以做很多调整，有兴趣的可以自己摸索一下，timepoint是指你想看哪个时间点的决策曲线，我们想看5年的就选60个月

stdca pr_failure60, timepoint(60) xstop(0.5) smooth

同理可做出3年，10年的决策曲线，其实就是下面的代码换换数字
3年

sum surv_func if _t <=36
local gmin = r(min)
g pr_failure36= 1 - `gmin'^exp( pr1 )
stdca pr_failure36 , timepoint(36)  xstop(0.5) smooth

10年

sum surv_func if _t <=120
local gmin = r(min)
g pr_failure120= 1 - `gmin'^exp( pr1 )
stdca pr_failure120 , timepoint(120)  xstop(0.5) smooth

在R和SAS中使用了loess平滑曲线，因此作图可能稍微和stata不同。Stata制作COX临床决策曲线比R复杂一点，但是给不会使用R的同学多了一种选择。

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