Run a stratified Cox model with no interaction, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 2). Comment on the outputs of Model 2.翻译这个问题

请问您需要翻译的是 "Run a stratified Cox model with no interaction, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 2). Comment on the outputs of Model 2." 这个问题吗？

翻译如下：
运行一个无交互作用的分层Cox模型，其中所有违反PH假设的风险因素都被分层（称为模型2）。评论模型2的输出。

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model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这个是model2，请解决下面这个问题，用R语言 Run a stratified Cox model with interactions, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 3). Conduct a likelihood ratio test to choose between Model 2 and Model 3.

要运行一个带交互作用的分层Cox模型，可以使用下面的R代码：

model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:strata(cd40) + wtkg:strata(cd40), data = data)

在这个模型中，我们添加了“age:strata(cd40)”和“wtkg:strata(cd40)”这两个交互作用项，表示这些因素在不同的分层组中有不同的影响。同时，我们仍然使用“strata(cd40)”来分层那些违反PH假设的协变量。

为了比较模型2和模型3的拟合效果，我们可以使用对数似然比检验。具体来说，我们可以使用“anova”函数，将这两个模型作为输入参数，并将返回一个p值，用于衡量两个模型之间的显著性差异。

下面是实现这个对数似然比检验的R代码：

anova(model2, model3, test = "Chisq")

如果p值小于显著性水平（例如0.05），则意味着模型3比模型2更好，我们应该选择模型3。反之，如果p值大于显著性水平，则意味着模型2更好。

In our study the proposed radiomics signature performed better than traditional risk factors such as age and KPS. None of these clinical factors successfully stratified patients into groups with different prognostic risks. After combining the radiomics signature with clinical factors into a Cox regression model, the predictive power improved with C-index of 0.739 in validation data set. According to the radiomics signature and the two clinical risk factors, we drew a nomogram that can visually predict the probability of survival. According to the calibra- tion curve we can see that our nomogram had good predictive performance. 解释

这段话是在讲述一项医学研究，研究人员使用了一种叫做“放射组学签名”的方法来预测患者的预后风险，这种方法比传统的风险因素如年龄和身体状况评分（KPS）更有效。经过将放射组学签名与临床因素结合起来，研究人员得到了一种名为“诺模图”的预测模型，可以直观地预测患者的生存概率。通过校准曲线可以看出，这个诺模图的预测性能很好。总的来说，这项研究表明，放射组学签名可以作为一种有效的预测方法，可以帮助医生更准确地评估患者的预后风险。