列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
简单的说，就是通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度（回归系数的大小），给每个影响因素的每个取值水平进行评分，然后再将各个评分相加得到总评分，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，从而计算出该个体结局事件的预测值。
估计还是有很大一部分人看不懂，不怕，上图来说，一秒懂！
老规矩，还是先看图例的各个指标代表什么意思！
列线图主要由左边的名称以及右边对应的带有刻度的线段所组成，具体包括以下三个部分：
1. 预测模型中的变量名称：例如图中的年龄（Age）、性别（sex）等信息，每一个变量对应的线段上都标注了刻度，代表了该变量的可取值范围，而线段的长度则反映了该因素对结局事件的贡献大小。
2. 得分，包括单项得分，即图中的Point，表示每个变量在不同取值下所对应的单项分数，以及总得分，即Total Point，表示所有变量取值后对应的单项分数加起来合计的总得分。
3. 预测概率：例如图中的Risk，表示患某病的风险。
假如我们有这样一个患者，60岁，男性。
那么他的总得分就是50+65=115分，则这个患者患某病的风险就是0.8，还是相当高的，需要提前预防或者做好筛查。当然，实际文献阅读中可能涉及到的指标比这个例子要多很多，无非就是评分项多一些。
列线图将复杂的回归方程，转变为了可视化的图形，使预测模型的结果更简易可读，更方便对患者病情进行评估。
参考资料：
维基百科 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85790353
