bs <- survivalROC(pred, data$times, data$status, plotit = FALSE, method = "average") bs如何得到综合布里尔得分，看结果表的哪个？怎么看，有没有具体案例

在 `survivalROC` 函数的输出结果中，综合布里尔得分对应的是 `Cindex`，也可以称为时间依赖的曲线下面积（time-dependent area under the curve，tAUC）。具体案例可以参考以下代码：

# 导入survivalROC包
library(survivalROC)
# 导入survival包
library(survival)

# 使用lung数据集
data(lung)
# 构建模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)
# 预测概率
pred <- predict(fit, type = "lp")

# 计算综合布里尔得分
bs <- survivalROC(pred, lung$time, lung$status, plotit = FALSE, method = "average")
# 输出结果
bs

输出结果中的 `Cindex` 就是综合布里尔得分。

相关问题

如何解决> bs <- survivalROC(pred, validation$times, validation$status, method = "average") Error in order(cut.values) : argument 1 is not a vector

这个错误提示是因为`cut.values`参数不是一个向量。`survivalROC`函数的`pred`参数需要是一个向量，`validation$times`和`validation$status`参数需要是数值向量或因子向量。请检查你的输入数据是否正确，并确保`pred`参数是一个向量。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和数据，以便我更好地帮助你。

使用nricens，不使用survcomp包， 添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 library(foreign) library(survival) my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS,data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD,data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

如果不使用survcomp包，可以手动编写代码来进行C-INDEX的两两互相检验。下面是添加代码的示例：

library(foreign)
library(survival)

my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")
my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades)
levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4")
my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1")

my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS)
levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5")
my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0")

surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1))

fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data)
summary(fit_1)

fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data)
summary(fit_2)

sum.surv1 <- summary(fit_1)
c_index1 <- sum.surv1$concordance
c_index1

sum.surv2 <- summary(fit_2)
c_index2 <- sum.surv2$concordance
c_index2

# 获取生存数据
time <- surv$time
status <- surv$event

# 定义计算C-INDEX的函数
c_index <- function(time, status, fit) {
  surv_fit <- survfit(fit, newdata = data.frame(age = median(my_data$age),
                                                  Diabetes = median(my_data$Diabetes),
                                                  Hypertension = median(my_data$Hypertension),
                                                  CACSgrades = median(my_data$CACSgrades),
                                                  CADRADS = median(my_data$CADRADS),
                                                  SIS = median(my_data$SIS),
                                                  SSS = median(my_data$SSS),
                                                  NAFLD = median(my_data$NAFLD)))
  pred <- predict(fit, newdata = my_data, type = "risk")
  c_index <- survConcordance(Surv(time, status), -pred)
  return(c_index$concordance)
}

# 两两计算C-INDEX并进行检验
c_index_pairs <- matrix(NA, ncol = 4, nrow = 1)
c_index_pairs[1, 1] <- "fit_1"
c_index_pairs[1, 2] <- "fit_2"
c_index_pairs[1, 3] <- c_index(time, status, fit_1)
c_index_pairs[1, 4] <- c_index(time, status, fit_2)
p_value <- coxph(Surv(time, status) ~ predict(fit_1, newdata = my_data, type = "risk") + predict(fit_2, newdata = my_data, type = "risk"))
c_index_pairs[1, 5] <- p_value$logtest[2]
colnames(c_index_pairs) <- c("model_1", "model_2", "c_index_1", "c_index_2", "p_value")
c_index_pairs

运行上述代码后，会输出各个模型之间的C-INDEX检验结果。其中，第一列和第二列分别表示参与比较的两个模型，第三列表示第一个模型的C-INDEX值，第四列表示第二个模型的C-INDEX值，第五列表示两个模型之间的p值。根据p值的大小可以判断两个模型之间C-INDEX的差异是否具有统计学意义。