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外部の時間依存共変量を使用して拡張 Cox モデルを適用しています。以下は、Themeau と Grambsch の著書Modeling Survival Data : extends the Cox model (2001) から借用して変更した小さな例 (df) です。

id start stop  event trt bili albumin
1  0      188    0    1  1.8 2.54
1  188    372    0    1  1.6 2.88
1  372    729    0    1  1.7 2.80
1  729    1254   0    1  3.2 2.92
1  1254   1462   0    1  3.7 2.59
1  1462   1824   0    1  4.0 2.59
1  1824   1925   1    1  5.3 1.83
2  0      56     0    0  1.8 2.36
2  56     172    0    0  1.6 1.89
2  172    521    1    0  1.7 1.56
3  0      36     0    1  3.2 2.10
3  36     232    0    1  3.7 2.32
3  232    352    0    1  4.0 1.96
3  352    610    1    1  5.3 2.05

拡張 Cox モデルからベースライン ハザード/生存関数を取得したいと考えています。時間に依存しない共変量を処理する従来の Cox PH モデルでは、Nelson-Aalen 推定量を使用して H(t) の推定値を取得できるようです。

fit1<- coxph(Surv(time, event) ~ tidc's, data=df)
sfit<-survfit(fit1)
sfit$surv
H<- -log(sfit$surv)
H<- c(H, tail(H, 1))

外部の時間依存共変量が代わりに使用される場合、拡張コックス モデルからベースライン ハザード/生存関数を取得する方法を知りたいですか? このような同様の方法を使用できますか?

model_1<-coxph(Surv(start,stop,event) ~ treat+log(bili)+log(albumin),data=df)
mfit<-survfit(model_1)
mfit$surv
H1<- -log(mfit$surv)
H1<- c(H1, tail(H1, 1))

ありがとう。

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