BMA 和动态列线图用于 CRC 患者的生存预测

转化统计学将生物统计学和临床​​研究结合起来，有效地传达研究结果。 列线图是整合独立预后因素的图形表示，是结直肠癌 (CRC) 研究中的宝贵工具。 用于生存结果预测中变量选择的贝叶斯模型通过贝叶斯模型平均 (BMA) 提供了优势。 本研究旨在利用 BMA 进行变量选择，并开发临床医生友好的在线动态列线图进行生存预测。

一项回顾性研究利用了卡布里尼莫纳什结直肠肿瘤数据库，其中包括接受手术的结肠癌患者。 收集了有关人口统计学、围手术期风险、治疗细节、死亡率、发病率和生存率的数据。 BMA 用于贝叶斯变量选择，以确定生存预测的有效风险因素。 使用 Cox-LASSO 进行敏感性分析并对缺失数据进行插补。 使用选定的风险因素和 R 包 DynNom 构建预后在线动态列线图。