Nomogram Generator
Build a visual nomogram for a clinical prediction model from binary logistic regression. Paste data, choose the outcome and predictors, and the tool automatically fits the regression and generates the nomogram — turning the regression equation into an intuitive scoring chart of "look up points per factor → total points → predicted probability". The standard presentation for clinical prediction-model research.
① Pegar datos (con encabezado)
First row is column names, one case per row. The outcome variable must be 0/1. Predictors currently support continuous variables. You can paste a whole block from Excel.
Cómo usarla y metodología
¿Qué es un nomograma?
Un nomograma es la forma más habitual de visualizar un modelo de predicción clínica, transformando una ecuación de regresión logística o de Cox en un gráfico: cada predictor es una línea graduada; lees los puntos de cada variable a partir del valor del paciente, los sumas a un total y lo mapeas a la probabilidad del resultado. Convierte un modelo de regresión complejo en una herramienta de puntuación usable en la práctica.
¿Cómo leer un nomograma?
① Encuentra la fila de una variable y sitúa el valor del paciente; ② lee en vertical hacia el eje Points superior para el puntaje de esa variable; ③ suma todos los puntajes para obtener Total Points; ④ desde Total Points, lee en vertical hacia el eje de probabilidad inferior para la probabilidad predicha.
¿Por qué las variables más influyentes tienen una escala más ancha?
El nomograma asigna puntos según la contribución de cada variable al resultado (coeficiente de regresión × rango de valores). El mayor contribuyente ocupa toda la escala 0–100; los demás se acortan proporcionalmente. Así, una escala más ancha significa mayor influencia en la predicción e refleja de forma intuitiva la importancia.
¿Qué más hace falta tras modelar?
El nomograma solo presenta el modelo. Un estudio completo de modelo de predicción clínica también evalúa el rendimiento: discriminación (C-index o AUC), calibración (curva de calibración) y validación interna/externa (p. ej. bootstrap, validación cruzada). Esto puede hacerse con la herramienta ROC del sitio y software dedicado, y reportarse junto.
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