基于logistic回归的二分类结局临床预测模型的Stata实现方法

作者：郑敏; 张宇铮; 吕海永; 贾志芳; 姜晶^*

来源：中国卫生统计, 2022, 39(03): 461-464.

• Stata
• 临床预测模型
• logistic回归
• 区分度
• 校准度

目的 结合早期胃癌患者淋巴结转移临床预测模型的实例，探讨通过Stata软件建立、评价和验证二分类结局的临床预测模型的实现方法。方法 选取2010年至2018年收集的早期胃癌患者淋巴结转移数据为实例数据集，并以2017年7月1日作为患者入组分界点，将数据分为建模集和验证集，通过实例介绍利用Stata/SE 15.0建立、评价和验证二分类结局临床预测模型的方法。结果 实例中建模集746例胃癌患者中144例(19.3%)发生淋巴结转移。预测模型最终纳入T分期、肿瘤最大径、分化程度和脉管浸润4个变量。模型的区分度评价指标C指数为0.864,模型校准度Hosmer-Lemeshow检验P=0.983,临床决策曲线显示临床适用度较好。在验证集中，模型的C指数为0.911,校准度Hosmer-Lemeshow检验的P值为0.631。结论 利用Stata软件可以简单、快捷地实现临床预测模型的建立、评价和验证过程，尤其在列线图的绘制方面存在优势。

• 单位
  吉林大学; 吉林大学第一医院; 公共卫生学院