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R の coxme パッケージに苦労しています。 survfit() のような関数を使用したいと思います - coxph() モデルに通常使用される方法 - 調整された生存曲線をプロットし、さまざまなパラメーター値での生存の中央値を見つけます.

ランダム効果なしで coxph を使用してモデルを適合させると、次のことができます。

library(KMsurv)
data(burn)

my.surv <- with(burn, Surv(T1, D1))

cox_nr = coxph(my.surv ~ Z1 , data = burn)

survfit(cox_nr, newdata = data.frame(Z1 =1))

これにより生存推定値が得られます。しかし、同じモデルを coxme に当てはめると、次のようになります。

library(coxme)
cox_r = coxme(my.surv ~ Z1 + (1|Z11), data = burn)

survfit(cox_r, newdata = data.frame(Z1 = 1))

UseMethod("survfit", formula) のエラー: クラス "coxme" のオブジェクトに適用される 'survfit' に適用可能なメソッドがありません

そのため、存在しないようで、パッケージのドキュメントsurvfit.coxmeを読んでも、同等のものは見当たりません。coxme私がやろうとしていることについて根本的に間違っていることはありますか? そうでない場合、どうすればこれらの見積もりを取得できますか?

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coxme に survfit メソッドがないのは、フレイルモデルのためだと思います。ログランク検定またはウィルコクソン検定は、失敗/打ち切りの結果とリスク セット内の個人との間の 1 対 1 の対応に依存しています。これにより、常に単調で非増加のノンパラメトリック カプラン マイヤー曲線を使用して、生存曲線を一貫して推定できます。個人が複数の結果を持つことができる場合はそうではありません.coxme（フレイル）が処理しているのは. たとえば、ヘルペスのアウトブレイクの場合、個人が複数のアウトブレイクを起こす可能性がある場合、またはクラスター内で任意の数のアウトブレイクを起こすことができる場合、KMcurve で生存曲線を推定することはできません。ログランクテストを実行します。

ただし、summary コマンドを使用した Cox モデルの推論は、基本的な単変量線形 Cox モデルのログランク検定と漸近的に同等です。虚弱モデルの要約をとることは、複数のエンドポイントを処理する層化された等価検定として機能し、p 値は科学的に興味深い要素を表していると主張できます。クラスタ内の障害をグラフィカルに表す方法については、代わりに累積発生率曲線を使用することを検討してください。

于 2013-02-23T22:08:40.170 に答える