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。 #Cox回归案例1 library(foreign) library(survival) # 1. 导入数据集 my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") # 2. 转换分级变量 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)) #Cox回归模型拟合，多因素,CACSgrades 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

如果你不想使用`survcomp`包，你可以使用以下代码来对已经求出的C-INDEX进行两两之间的互相检验，并将检验结果列出：

# 创建一个矩阵来存储C-INDEX差异
c_index_diff <- matrix(NA, nrow = 2, ncol = 2)
# 使用“coxph”函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵中
c_index_diff[1, 2] <- coxph.wtest(fit_1, fit_2)$p.value
# 输出检验结果
if (c_index_diff[1, 2] < 0.05) {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
} else {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is not significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
}

这里，我们使用`coxph.wtest`函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵`c_index_diff`中。然后，我们输出检验结果，如果p值小于0.05，则判定差异显著，否则判定差异不显著。你可以根据需要扩展这个代码来计算更多模型之间的C-INDEX差异，以及输出更完整的检验结果。

相关问题

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。

R语言，如何求取3种model的c-index值，并使用compareC对两两之间的C-INDEX值进行检验了解之间有无差异。

在R语言中，我们可以使用survival包中的survival和survminer包来计算C-index值和做两两比较。

下面是一个示例代码，假设我们有三个不同的Cox回归模型`model1`，`model2`和`model3`，它们都用于评估某种治疗方式对患者生存时间的影响。我们想要计算这三个模型的C-index值，并检验它们之间是否存在显著差异。

library(survival)
library(survminer)

# 根据模型对象计算C-index值
cindex1 <- cindex(model1)
cindex2 <- cindex(model2)
cindex3 <- cindex(model3)

# 打印C-index值
cat("C-index for model1:", cindex1, "\n")
cat("C-index for model2:", cindex2, "\n")
cat("C-index for model3:", cindex3, "\n")

# 使用compareC函数进行两两比较
cindex_list <- list(model1 = cindex1, model2 = cindex2, model3 = cindex3)
compare_pairs <- list(c("model1", "model2"), c("model1", "model3"), c("model2", "model3"))

compareC(cindex_list, method = "bootstrap", compare_pairs)

上述代码中，我们首先使用`cindex`函数计算每个模型的C-index值。然后，我们使用`compareC`函数对这三个模型的C-index值进行两两比较。在`compare_pairs`列表中，我们指定了要比较的模型对。`method`参数设置为"bootstrap"，表示使用自助法进行假设检验。