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coxph から累積ハザード比の出力を取得するにはどうすればよいですか?

私は自分のコックスモデルを持っています

coxfit <- coxph(Surv(combi$survival, combi$realdeath) ~ combi$meanrr, combi)

出力を取得します

# Call:
# coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ combi$meanrr, 
#     data = combi)
# 
#                   coef exp(coef)  se(coef)     z       p
# combi$meanrr -0.004140  0.995869  0.000905 -4.57 4.8e-06
# 
# Likelihood ratio test=21.9  on 1 df, p=2.94e-06
# n= 311, number of events= 70

私はハザード比を手動で計算できることを知っていますhr = exp(-0.004140)とci= exp(-0.004140-1.96*0.000905)、exp(-0.004140+1.96*0.000905)

これにより、信頼区間で 1 単位増加する HR が得られます。

結果を vector または data.frame として返す関数はありますか? 優先的に、関心のあるユニットの数を定義できれば、

somefunction(coxfit, unit_step)

累積ハザード比を計算するだけで結構です

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summary(coxfit) は正しい答えを与えます

coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ meanrr, data = combi)

  n= 311, number of events= 70 

             coef  exp(coef)   se(coef)      z Pr(>|z|)    
meanrr -0.0041399  0.9958687  0.0009055 -4.572 4.83e-06 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

       exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
meanrr    0.9959      1.004    0.9941    0.9976

Concordance= 0.661  (se = 0.035 )
Rsquare= 0.068   (max possible= 0.92 )
Likelihood ratio test= 21.86  on 1 df,   p=2.938e-06
Wald test            = 20.9  on 1 df,   p=4.83e-06
Score (logrank) test = 21.24  on 1 df,   p=4.051e-06

ここで、1 単位増加した場合のハザード比は exp(coef) として与えられ、信頼区間は下限/上限 .95 として与えられます。

于 2016-08-05T07:17:29.590 に答える
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basehaz()またはを使用して累積ハザードを抽出できますsurvfit()。

str(basehaz(coxfit))モデルのorを入力str(survfit(coxfit))すると、データオブジェクトの構造が明らかになり、ベクトル/データフレームに適した出力を生成する手がかりが得られbasehaz(coxfit)$hazardます。survfit(coxfit)$cumhaz

ヘルプ ノートでは、?basehazそれsurvfit()が推奨されるアプローチであることがわかります。実際、後者は、CI を含む包括的な出力を提供します。

于 2016-08-04T17:09:53.893 に答える