Nomogramas con R
Luis Mariano Esteban (Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia. Universidad de Zaragoza)
Gerardo Sanz (Departamento de Métodos Estadísticos. Universidad de Zaragoza)
Angel Borque (Hospital Universitario Miguel Servet)
José Lopez Torrecilla (Hospital General Universitario de Valencia)
Jokin del Amo (Progenika Biopharma S.A.)
Un nomograma es una representación gráfica que permite realizar con
rapidez cálculos numéricos aproximados [1]. Dentro del campo de la
medicina, es frecuente que este tipo de gráficos este asociado al
calculo de probabilidades de ocurrencia de un evento o una
característica asociada a una enfermedad. Aunque existen otro tipo de
herramientas de cálculo vía web para estas probabilidades, el uso de
nomogramas esta muy extendido en diversos problemas como por ejemplo
el calculo de probabilidades de recurrencia en distintos tipos de
cáncer. SAS y R probablemente hayan sido los programas mas usados
para la construcción de nomogramas. En R existen librerías como rms y
Design [2] que permiten la construcción de estos gráficos con una gran
capacidad de adaptación a las necesidades del modelo predictivo. Si
bien la construcción de estos modelos y su representación gráfica es
posible con distintas opciones, es difícil pensar que la validación de
los mismos se puede hacer de una manera mas completa que con el uso de
distintas librerías de R. La validación de un modelo esta basada en
su calibración, discriminación y utilidad clínica, cada uno de esos
apartados puede ser estudiados con el uso de R mediante librerías como
Hmisc [2], CPE [3] o funciones como dca [4]. En este trabajo se
pretende analizar el uso de todas estas librerías, ilustrándolo con la
experiencia desarrollada en la construcción de modelos predictivos en
cáncer de próstata.
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