上次课解读了新英格兰研究的摘要，本次课解读图表结果。
手把手教你用易侕软件的4个模块，8分钟内做出NEJM的统计图表。
简要回顾摘要，2016年发的新英格兰（SCI影响因子74分）
题目：sFlt-1:PlGF对于孕妇先兆子痫的预测值
设计：观察性研究
对象：1050例单胎妊娠孕妇
指标：检查sFlt-1:PlGF的值，观察是否发生子痫前期
结果：sFlt-1:PlGF≤38，1周内不发生子痫前期。阴性预测值99.3%，敏感性80%，特异性78.3%
结论：对于临床上的高危人群，sFlt-1:PlGF如果≤38，可以预测1周内不发生子痫前期
图1是研究对象入选流程图，就不专门讲了。只强调两句话：1、不要随机选择研究对象；2、有随访缺失的人很正常，研究对象入选流程图里写清楚就行：排除了多少例随访缺失的，如上图排除了52werelosttofollow-up，新英格兰都有随访缺失，你怕什么。
图2是在建模和验证队列中，展示用指标（sFlt-1:PlGF）=38区分是否有疾病的结果。
箱图中间的横线表示这组中位数，上下框是上下四分位数，外面的点是离群值。可以看出，患者的测量值比较高。用38这个值可以较好的区别大部分的患者与非患者。这个图是定性的看看，发现38作为诊断界值还不错，下面进一步分析得出量化结果。
【吸取经验】做诊断试验的SCI论文，最好也搞这样一个图，一目了然，告诉审稿人你的指标区分患者与非患者，有多好！
结果如何解读呢？以红框的结果举例：在验证队列中，阴性预测值99.3%，表明如果X≤38，一周内不发生子痫前期的正确率为99.3%，是指测出的全部阴性例数中，真正没有患本病的例数所占的比例为99.3%，这就很高了。括号里面的是95%可信区间，表明波动范围在97.9-99.9。下面是敏感性80%，特异性78.3%。
为什么不是37或者39呢？这个界值是怎么确定的呢？下面图3回答这个问题。
图3是诊断试验ROC分析的图，可以看到两条线，一个是建模队列，一个是验证队列。图中标记的是诊断界值38。这个点基本是最靠近左上角的顶点了。使得敏感度和特异度综合起来最高。取了整数便于临床应用。如果你做诊断试验，这个图是一定要做的。
本研究诊断的是妊娠期高血压疾病的风险，如果把患者血压值考虑进来进行诊断，是否会使得诊断价值更高呢？作者在附图中进行了分析：
附图给出了X和临床指标联合做诊断试验ROC分析，临床指标包括：收缩压、舒张压、尿蛋白。
【吸取经验】如果你做诊断试验的SCI论文，最好也搞这样一个图：单指标和多指标联合并进行比较。
把原始数据整理到一张表中，每个研究对象一行，全数字编码，例如ID编号=1的研究对象，金标准诊断结果是没有子痫前期，测量值是12。后面是其他变量。数据整理好后，进行统计分析。
工欲善其事，必先利其器”，工具很重要。第一步，在官网免费下载安装易侕软件。后台是R语言程序，获得国际认可，已有多篇SCI论文发表。
首先，在桌面上新建一个文件夹，命名为DATA。这样后续的分析结果，就存在本文件夹中。
第二步，把数据和变量说明文件放在文件夹内。数据可以在本课程的“资源下载”中获取。把上述两个excel文件分别“另存为”-“文本文件（制表符分隔）”
打开易侕软件，左上角分析项目-创建新项目。
点“浏览”找到文件夹“DATA”里的“DATAsflt.txt”，点“读取数据文件”
数据成功导入，每个变量的基本统计描述就自动得出了。
点击数据操作-读入变量编码与注解文件，变量就注解好了。
如果投英文的期刊，就注解成英文的；如果投中文期刊，就注解成中文的。
下面看使用易侕软件4个模块5分钟内轻松实现论文中的图表。
结局变量Y:Preeclampsia（子痫前期）
评价指标X:sFlt-1PlGFratio（某检测指标）
其他因素Z:AGE（年龄）、wkofgestation（孕周）、BMIbeforepregnancy（孕前BMI）、Systolicbloodpressure（收缩压）、Diastolicbloodpressure（舒张压）
4个模块操作
用“数据分析”的“研究人群描述”模块
用“数据分析”的“变量图示与统计检验”模块
用“数据分析”的“诊断试验与预测方程”-“诊断试验与RCO分析”模块
用“数据分析”的“诊断试验与预测方程”-“预测模型与RCO分析”模块
表一“研究人群描述”，看用易侕如何实现。
选“数据分析”的“研究人群描述”模块。把要分析的变量拖入“分析变量”；把Y拖入“选择列分层变量”，点击“查看结果”。
看这个结果截图，表一就这样做成了！得出连续变量的均数、标准差；分类变量得出例数百分比。本例数据只是为了方便大家练习做的模拟数据，所以具体的数字结果跟原文结果对不上。
慢！还有问题：原文中有两个大组（建模组和验证组）怎么做啊？别急，这个后面讲模型构建的时候会讲。
下面看使用易侕“变量图示与统计检验”模块，轻松实现论文中的箱图。把相应变量拖入输入框内，如图所示，点击“查看结果”。
直接输出论文中需要用到的箱图和所用统计指标结果。
下面看使用易侕“诊断试验与RCO分析”模块。先做个简单的，把X和Y拖入输入框内，如图所示，点击“查看结果”。
直接输出论文中需要用到的ROC曲线，以及所有统计指标结果都有了。图有png格式和pdf格式的矢量图，像素完全能满足高质量SCI期刊的发表要求。各分界点对应的敏感度特异保存在ROC输出文件（.xls）里也都有了。
这里的ROC曲线是一条线，如何把多条线画在一幅图里面呢？需要首先构建联合诊断的方程，操作如下：
继续用这模块，把多个变量联合诊断加上：分析方法选择“2：所有X（预测模型）分析”，并且在下面框中拖入多个指标用于联合诊断，这里选择指标sFlt-1:PlGF、收缩压和舒张压举例。点击“查看结果”。
复制这里得出的方程，用于计算联合指标的新变量Xn1=-2.33602+0.09980*X+0.00459*X4-0.02158*X5。
同样的操作，选多个指标用于联合诊断，这里选择收缩压和舒张压。点击“查看结果”。
复制这里得出的方程，用于计算联合指标的新变量Xn2=0.23077+0.00705*X4-0.01583*X5
最后，把单个指标、联合3个指标的变量Xn1和联合两个指标的变量Xn2，都放在选框中，分析方法选择“1：逐个X（检测项目）分析”。
下面看使用易侕“预测模型与RCO分析”模块。这里可以设置构建模型所用样本。可以随机按比例把所有观察样本分成建模组developmentset（Dset）与验证组validationset(Vset)。这里设置比例为50%建模50%验证。
可以得出一个Excel数据文件，里面的splitGROUP变量就是分组变量。下一步在“数据操作”菜单下选“更新源数据文件”。重新运行一般人群描述模块，把splitGROUP变增加到“选择行分层变量”中，就得出了建模和验证的结果。其他图表也可以通过增加分层变量实现，这里就不再演示了。
到此为止，我们就把这篇新英格兰临床研究的所有核心图表结果做出来了，操作起来并不是那么难吧？不需要自己选择统计分析方法，不需要学R语言编程，临床医生自己就能做出这些分析了。
易侕后台是R语言，因此发表论文时，统计方法部分需要写用R语言做的分析。具体写法可以参考已经发表了SCI论文。
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