RCS（限制性立方样条图）结果解读

# RCS结果解读 >上一篇我们通过R语言做出了RCS分析的详细结果（[R语言实战：RCS限制性立方样条图分析](https://mp.weixin.qq.com/s/HF9VPcRRmjlyD21YnkLc9g)），这里将进行全面分析和解读。 输出的结果：P for overall 和 P for nonlinear 分别是 0.0001 和 0.3750。 ![输出结果](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/20783724-0ecb8a6107f8c7fd.png) ## 1.从整体形态到关键细节 - 观察整体曲线形态：需要判断自变量与结局（如HR或OR）之间的关系是线性还是非线性，以及呈现何种非线性模式。 - 线性关系：曲线大致为一条斜线或水平线。 - J型关系：风险先下降后上升，存在一个风险最低点。 - U型关系：风险先上升后下降。 - 反向J型或L型：风险快速变化后趋于平稳。 - 饱和型或阈值型：在达到某个拐点前风险持续变化，超过该点后风险变化趋缓或不再明显增加。 - 定位参考点与风险变化：RCS图中会设定一个参考点，通常为自变量的中位数或具有临床意义的切点，该点对应的相对风险被定义为1。 - 识别拐点或阈值：曲线中的明显转折点可能具有重要的生物学或临床意义，它提示效应方向或强度在此处发生了改变。 - 评估置信区间：曲线周围的阴影区域（95%CI）反映了估计值的不确定性。区间越窄，说明估计越精确、结果越稳定。**在解读时需注意：如果整个置信区间都位于参考线（Y=1）的一侧，则表明在该取值范围内，风险的变化具有统计学意义；如果置信区间与参考线相交，则说明该点或该区域的风险变化可能没有统计学意义**。 ![RCS图](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/20783724-aeaa2a13ab8843c0.png) ## 2.关注统计检验 图形直观，但必须辅以统计检验才能得出严谨结论。最关键的一步是进行非线性检验。 在拟合RCS的统计模型后，需要通过似然比检验来评估非线性部分是否对模型有显著贡献。在R语言rms包的输出中，使用 anova() 函数可以得到P-Nonlinear值。 - 如果 P-Nonlinear < 0.05：则拒绝“关系为线性”的原假设，认为自变量与结局之间存在显著的非线性关系。**这是使用RCS并对其进行非线性解读的统计基础**。 - 如果 P-Nonlinear ≥ 0.05：则不能拒绝线性假设，此时虽然图形可能显示有波动，但统计上更支持简单的线性关系，或非线性趋势不显著。 ## 3.理解关键参数与报告要点 在撰写论文或报告结果时，除了展示图形，还需说明以下关键信息： - 节点选择：节点数量决定了曲线的灵活度。通常推荐选择3到5个节点，过多的节点可能导致模型过度拟合，而过少则退化为直线。在样本量较大时（如n>100），可选择4或5个节点；小样本（n<30）则建议用3个节点。 - 模型与调整：明确指出所使用的回归模型类型（如Cox比例风险模型或Logistic回归等），以及模型中调整了哪些协变量（如年龄、性别等）。这决定了图中展示的是调整后的关联。 - 完整描述：结合图形、拐点值和P值，对关系进行定性描述。 >例如：采用限制性立方样条分析发现，年龄与死亡风险之间存在显著的非线性关联（P for nonlinear = 0.017）。风险在49岁前相对平稳，49岁后随年龄增长而显著增加，呈现近似J型的关联模式。 ## 4.总结 通过系统性的解读，RCS图便能从一个复杂的统计图形，转化为揭示连续暴露因素与健康结局之间复杂动态关系的强大证据。 - 看检验：首先查看 anova() 输出的 P-Nonlinear 值，判断非线性关系是否显著。 - 看图形：若非线性显著，则仔细观察曲线整体形态（J型、U型等）。 - 找拐点：在曲线上寻找可能的转折点（拐点），并估算其对应的X轴数值。 - 判风险：以参考线（Y=1） 为基准，判断在不同X取值区间内，风险是增加还是降低。 - 估精度：通过置信区间的宽窄，评估结果估计的稳定性。 - 作结论：综合以上所有信息，给出一个结合统计学意义和临床/生物学意义的完整解读。 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平台发布
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