一篇IF3分的仅仅以nomogram完整为主体的文章是什么样的
bloodb
微信公众： 临床SCI数据分析与生信自学
我们今天来学习一下’‘Establishment and validation of two nomograms to predict the
benefit of concurrent chemotherapy in stage II‐IVa nasopharyngeal
carcinoma patients with different risk factors: Analysis based on a
large cohort’这篇来自于Cancer Medicine杂志的nomogram研究性文章。
文章搜集的数据源：在2008年至2013年之间，有3412例新诊断为II-IVa期NPC的患者进入了培训和验证“ A”队列（每组n = 1706）。在2014年至2016年之间诊断出的另一组患者为验证队列“ B”（n = 1503）。应用了使用向后逐步方法的Cox多元模型来开发列线图，并对其准确性（Harrel C指数）和校准进行了评估。
文章的摘要：目的
我们旨在建立和验证两个诺法图，以预测II–IVa期鼻咽癌（NPC）患者的无进展生存期（PFS）和总体生存期（OS），同时评估同时化疗的益处。
患者和方法
我们在2008年至2013年之间将3412名新诊断为II-IVa期NPC的患者随机分为训练和验证“ A”组（每组n = 1706）。在2014年至2016年之间诊断出的另一组患者为验证队列“ B”（n = 1503）。应用了使用向后逐步方法的Cox多元模型来开发列线图，并对其准确性（Harrel C指数）和校准进行了评估。
结果
训练队列中的3年和5年PFS率分别为86.8％（95％置信区间[CI] 85.0％-88.6％）和82.3％（95％CI 80.1％-88.4％）。对于PFS诺模图，基于多元Cox模型中的后向程序（性别，T期，N期，爱泼斯坦-巴尔病毒DNA和治疗方法）选择了5个变量。 OS诺模图使用相同的变量加上患者年龄和糖尿病。对于PFS，训练，验证A和验证B队列的Harrell C指数分别为0.711、0.700和0.703，对于OS，分别为0.775、0.743和0.727。在训练和验证队列中，两个列线图在校准方面均表现良好。
结论
我们的诺模图是II-IVa期NPC患者PFS和OS的可靠预后指标。这些诺模图可以强有力地估计个体从同步化疗中获益，这有助于治疗决策。
文章结构：1.搜集的数据的基线表，共分为A队列和B队列
2.多因素COX回归分析数据统计
3.列线图模型，我们可以看到该列线图纳入了EB病毒等和鼻咽癌密切相关的因素
4.绘制矫正曲线，并计算C-index拟合指数
有了自己的数据，再学会作图与分析,发文章没那么困难，希望小伙伴们有所收获
