希望您能看完！或许对你也有帮助呢。如题，在做一个预后分析，想要看一下这个变量是否是OS的预测因子。用例子来说吧：

比如我想要建立一个预后模型，预后事件为总体生存OS，预测因子包括肿瘤T分期，分级Grade，年龄性别等基础变量，最重要的是我要加入一个变量比如C反应蛋白CRP，看他是否是一个预测因子。-------梳理一下：自变量为Tstage，Grade，Gender，Age，CRP；结局事件OS。---------继续，CRP是一个连续变量，我知道可以直接纳入做COX模型，但是现在我想要把他变成二分类变量为高CRP与低CRP这两类，建立新的模型，那么问题来了，我怎么去确定这个最佳cutoff值？





-------------------------------参考：我看了很多发表在10多分的杂志上的文章有这三种描述来确定最佳cutoff值：
1. 用ROC的方法，以OS结果为标准，制作CRP-OS的ROC曲线（类似于诊断试验的最佳cutoff值确定）。

2. Associations with patient outcome were evaluated with CRP analyzed as a continuous variable and a cut-off point of 2.7. This was obtained by using a visual assessment of the functional formof the association of CRP with patient outcome (ie, a plot of Martingale residuals from a null Cox model against CRP). 这个方法完全没看懂，即使我特意去看了这个Martingale residuals也没看懂。

3.以Harrell C-index最大值对应的CRP的cutoff值则为最佳cutoff值，这个很好理解，我也知道怎么去算这个C指数，但是我总不能每个CRP的cutoff都去做一次C-index吧，那么请问有什么办法这样用计算机去做这样的重复试验呢？（比如我设定CRP的cutoff=5时对应有一个C-index，=6时又有一个C-index，=4时也有一个C-index，是不是有个叫bootstrap的方法重复抽样的东东？）


-----我对第一个方法持怀疑态度，感觉不靠谱，后面这两个真的不懂，也不知道怎么搞，希望有人指点一下。谢谢！