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1论文实例 2016年发布在 J Clin Oncol （SCI影响因子26分）的科研对大肠癌病人术前运用放射组学办法，对淋巴结转移状况创立预测模型与模型验证。Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer.
做了预测模型校准曲线 （Calibration curve），两个图分别是建模队列和验证队列。图的横坐标是预测概率：用预测模型对事件出现的可能性（Probability）进行预测，0到1暗示发生事件可能性是0到100%。纵坐标是实质概率：病人实质的事件出现率。红色的线是拟合线，暗示预测值对应的实质值。
结果诠释：
倘若预测值=实质值，则红线与参考线（蓝线）完全重合；
倘若预测值＞实质值，即高估了危害，则红线在蓝线下面；
倘若预测值＜实质值，即低估了危害，则红线在蓝线上面； 倘若能把点估计的波动范围展示出来证据级别高有些。2论文实例2008年发布在 J Clin Oncol 的预测结肠癌复发的科研。Individualized prediction of colon cancer recurrence using a nomogram.
图3是校准曲线，AB两图分别预测60个月和120个月结果事件。一样横纵坐标分别是预测概率和实质概率。与论文实例1区别的是：
1、坐标范围不是0-1，而是按照实质状况的取值范围绘制的。这般做是符合做图规范的。
2、展示了点估计的波动范围。证据级别高有些。
3、本科研把区别时间出现的结果画在两个图上，下面这篇论文则呈此刻一张图上。 3论文实例2011年发布在 Lancet Oncol（SCI影响因子36分）的科研，对慢性乙型肝炎发展为肝细胞癌创立预测模型进行危害评定和验证。
Calibration chart展示了三条线：Y出现时间分别是3、5和10年（红、蓝和绿线）。结果诠释：
1、当危害较低时（少于10%），三条线均在参考线的上面，即低估了危害；
2、当危害较高时（大于10%），蓝线和绿线与参考线很接近（基本重合），即未高估或低估危害；
3、横纵坐标轴的刻度间距不是等距分布的，而是等比例（10倍）分布的。这是按照本科研数据分析状况选取的，符合做图规范。
4、本例无表示每一个点的波动范围。目的是表示三条线的分布，倘若要表示波动范围，最好掰开做三个图（如论文实例2） 4论文实例有的科研点会密有些，这儿有10条线。波动范围大，与样本量小相关。
Nomogram for Preoperative Estimation of Microvascular Invasion Risk in Hepatitis B Virus–Related Hepatocellular Carcinoma Within the Milan Criteria. JAMA Surgery, 2015. SCI IF=8.4
五花八门的Calibration curve
该怎样选取呢？
JAMA发布指南出大招
2017年在JAMA上发布的临床预测模型的区分和校准指南。Discrimination and Calibration of Clinical Prediction Models: Users Guides to the Medical Literature. JAMA, 2017.
指南中给的Calibration curve就更美丽有些，用曲线形式展示。
图中横坐标是预测模型得出的风险评分，纵坐标是实质值死亡率。黑色的点和线是实质观察到的1年死亡率和95%CI，黄色的曲线是模型预测的1年的死亡率。
指南中写到用肉眼看（visual）是最佳的评估校准曲线的方式（is the best way to evaluate calibration），亦说到有统计学办法能够计算预测值和观测值的统计学差异(eg, the Hosmer-Lemeshow test)，然而指南中并不举荐依靠p值评估校准曲线，并且用了三段来阐述不意见按照统计学检验计算p值的原由，这里就不仔细讲述了。 5论文实例这指的是南中举荐的参考文献的做法，用曲线拟合的方式呈现校准曲线，并用肉眼结合指标的临床道理判断临床实用价值。
可见当实质死亡率大于30%时，预测模型会低估死亡危害。临床价值在于：某些病人预测模型得出死亡危害是30%，很可能选取药品治疗并推迟心脏移植治疗时间，然而其实质死亡危害可能接近50%。因此呢，运用该模型会引起有些病人不适当地推迟移植。原文如下：
Predicting survival in heart failure: validation of the MAGGIC heart failure risk score in 51 043 patients from the Swedish Heart Failure Registry. European Journal of Heart Failure, 2014. SCI IF=10.6 6论文实例2017年 Eur Urol杂志（SCI影响因子17.5分）发布临床科研基于国家癌症数据库，分析局部治疗对转移性前列腺癌病人总存活率的影响。亦采用了曲线拟合的形式做校准曲线，并且做了分层分析。The Impact of Local Treatment on Overall Survival in Patients with Metastatic Prostate Cancer on Diagnosis: A National Cancer Data Base Analysis.
核心结果诠释：横坐标是预测的死亡概率，纵坐标是实质存活概率。
当预测的死亡概率=30%时，红线在蓝线上面，显示局部治疗（LT）比非局部治疗NLT实质存活率高；
当预测的死亡概率≥72%时，红线在蓝线下面，显示LT比NLT实质存活率低；
因此呢，得出基线状况好的病人，LT疗效好的结论。临床用途：用基线指标给病人做预测，倘若预测死亡概率＜72%，则举荐用局部治疗方法。  操作实例
例如：用多个临床（如年龄、性别和BMI）指标创立结果指标Y的预测模型绘制校准曲线。
首要看数据结构：
需要有结果变量（是不是出现事件），这个事件能够是死亡（是/否），亦能够是发病(是/否）。一般无出现事件编码为0，出现事件编码为1。
把原始数据整理到一张表中，每一个科研对象一行，全数字编码，缺失的数据能够空着。 易侕软件操作
第1步：数据操作的计算残差与预测值模块
，给出结果变量、自变量（单个或多个指标，能够是连续或归类变量），点击保留。得出后缀是PRED的新变量，范围是0-1，显示预测的事件危害。
第二步：数据操作菜单下的“平滑曲线拟合”模块，给出应变量（结果指标）、暴露变量（上一步得出的预测值）、曲线拟合分层因子（group），点击查看结果。
结果出来了，横坐标预测的事件出现率，纵坐标是实质事件出现率。红线是曲线拟合线，蓝线是95%CI。点的疏密程度表率样本量。图中绿色的线是参考线，即预测值=实质值的状况。可见红线在绿线的上面，显示预测值危害高于实质危害。
对！操作就这么简单！
 
重视：易侕软件输出的是曲线拟合+95%CI的图（png照片和pdf格式），以及用于绘制曲线的原始数据（Excel格式）。参考线（如上图绿线）是后期做图添加的，其实很简单，两点连起来便是一条线，本例中把0.2和0.6对应的横纵线一画，找到两个交点后连线就ok啦。
 往期精彩回顾危险原因科研需要调节那些变量？建模与验证 | 预测模型国际规范（TRIPOD）的技术瓶颈破解办法多个结果指标存在竞争关系怎么办？竞争危害模型（Fine & Gray）
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