R语言COX回归中的C-INDEX如何进行两两之间的比较

在R语言中，我们可以使用`survcomp`包中的`pairwise_survdiff()`函数对两两之间的C-INDEX值进行比较。

首先，我们需要用`coxph()`函数拟合每个模型，并使用`survC1()`函数计算每个模型的C-INDEX值。

library(survcomp)
library(survival)

# 导入数据
data <- read.csv("D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")

# 将CACSgrades和CADRADS转换为因子型变量
data$CACSgrades <- as.factor(data$CACSgrades)
data$CADRADS <- as.factor(data$CADRADS)

# 拟合模型
model1 <- coxph(Surv(time, MACE) ~ sex + age + NAFLD + Hypertension + Diabetes + Dyslipidemia + smoking, data = data)
model2 <- coxph(Surv(time, MACE) ~ sex + age + NAFLD + Hypertension + Diabetes + Dyslipidemia + smoking + CACSgrades, data = data)
model3 <- coxph(Surv(time, MACE) ~ sex + age + NAFLD + Hypertension + Diabetes + Dyslipidemia + smoking + CACSgrades + CADRADS, data = data)

# 计算C-INDEX值
cindex1 <- survC1(model1, data, time = "time", event = "MACE")
cindex2 <- survC1(model2, data, time = "time", event = "MACE")
cindex3 <- survC1(model3, data, time = "time", event = "MACE")

接下来，我们可以使用`pairwise_survdiff()`函数对两两之间的C-INDEX值进行比较，以检查它们之间是否有显著差异。

# 对两两之间的C-INDEX值进行比较
pairwise_survdiff(list("Model 1 vs. Model 2" = cindex1$cindex, "Model 1 vs. Model 3" = cindex2$cindex, "Model 2 vs. Model 3" = cindex3$cindex))

这将输出一个表格，显示每对模型之间的p值和显著性水平。如果p值小于0.05，则意味着这两个模型的C-INDEX值之间有显著差异。