列线图，一种在医学研究和临床实践中广泛使用的可视化工具，将多因素回归分析整合在一起，通过带有刻度的线段，直观地表示预测模型中各个变量之间的相互关系。它通过构建多因素回归模型，根据变量对结局变量的贡献程度，为每个影响因素的每个取值水平赋予分数，进而计算总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，得到预测值。 列线图的基本要素包括预测模型中的变量名称、得分（包括单项得分和总得分）以及预测概率。它使得复杂的回归方程转变为易于理解的图形，方便临床医生对患者进行评估。 以一篇发表在《JACC：Cardiovascular Imaging》杂志的文章为例，文章《Development and Validation of a Simple-to-Use Nomogram for Predicting 5-, 10-, and 15-Year Survival in Asymptomatic Adults Undergoing Coronary Artery Calcium Scoring》中，展示了列线图在预测无症状成年人冠状动脉钙化评分后的5年、10年和15年生存概率的应用。通过在列线图上标记患者的年龄、高血压、糖尿病等信息，计算得出预测的生存概率。 利用列线图进行效果评价通常包括内部验证、图形校准法和外部验证。内部验证法使用Bootstrap自抽样法评估预测模型的准确性，图形校准法通过比较预测概率和实际概率来评估预测模型的准确性，而外部验证法则使用一组独立的数据集验证模型的预测能力。 绘制列线图并不复杂，使用R软件中的rms程序包，可以轻松地完成绘制。通过加载survival和rms程序包，打包数据，构建Cox比例风险回归模型，最后通过rms中的nomogram函数绘制出列线图。 列线图在临床预测模型中的应用不仅使模型结果更加直观、易于理解，还有助于提高患者的健康意识。在研究中结合相对风险的指标与列线图，可以使预测模型的结果更加形象、直观和易懂，提升文章的吸引力。