Как найти значение X при каждом последующем увеличении коэффициента для ограниченного кубического сплайна на среднеквадратичном значении?

Я пытаюсь найти значение ИМТ для каждого последовательного отношения шансов (1,2,3 и т. д.) для моего ограниченного кубического сплайна, который я создал с помощью пакета rms. Я изо всех сил пытаюсь найти способ сделать это. Я знаю, что функцию summary можно использовать для поиска эффекта от нижнего к верхнему межквартильному диапазону (или любому указанному диапазону), однако я хотел бы найти значение на моей оси X в (например) на пересечении с коэффициентом 2,0, а также 95% ДИ на тот момент. Есть ли у кого-нибудь опыт или понимание того, как это сделать?

library(rms)

ddist <- datadist(df)
options(datadist='ddist')

k <- with(df, quantile(X, c(.05, 0.25, 0.50, .75, .95)))
k

ddist$limits["Adjust to","X"] <- 24.37

spline_model <- lrm(Y ~ rcs(X, k), data=df)  

summary(spline_model)

dataplot <- Predict(spline_model, BMI_NUM, ref.zero=TRUE, fun=exp)

Ниже приведен вывод для сводки

 Factor      Low    High   Diff.  Effect  S.E.    Lower 0.95 Upper 0.95
 BMI_NUM     21.239 28.147 6.9084 0.19187 0.10947 -0.022679  0.40642   
  Odds Ratio 21.239 28.147 6.9084 1.21150      NA  0.977580  1.50140

введите здесь описание изображения


r cubic-spline rms
person JVDeasyas123    schedule 18.04.2021    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Я понял, что я искал.

Все, что мне нужно было сделать, это запустить print(dataplot), и он создал кадр данных моей непрерывной переменной, отношения шансов и верхнего/нижнего 95% доверительного интервала.

Затем я просто записал его в csv write.csv(dataplot,"Spline_values.csv"), и это все, что мне было нужно. Спасибо!

person JVDeasyas123    schedule 18.04.2021