問題タブ [survival-analysis]

私は生存分析でいくつかの調査を行っています。指数曲線で外挿して KM 曲線をゼロに拡張したときの平均生存時間を取得したいと思います。これは Stata に組み込まれています。の後、それぞれ と を使用して、制限された手段とstset制限されていない手段を得ることができます。stci, rmeanstci, emean

例：

外挿された部分には不確実性があるはずです。emeanの標準偏差が知りたいです。または範囲さえ。

Google やこれらのサイトを検索しましたが、うまくいきませんでした。

これは可能ですか？

marginsパラメトリック生存関数を当てはめた後、コマンドを使用しようとしています。

例えば：

次の出力が生成されます。

ご覧のとおり、中央値の時間が表示されます。まっすぐに回帰を行うと、常に平均が得られます。

他の誰かがこの問題に遭遇しましたか?

kaplan-Meir アプローチを使用して複数の生存モデルを作成しました。各生存モデルは、データ テーブルに示されているグループ列に基づいて、データのサブセットを異なる R データ テーブルに抽出することによって構築されました。各生存曲線を個別にプロットできますが、これらの異なるモデルをすべて 1 つのプロットにプロットしたいと考えています。それを行う最善の方法は何ですか。

ggplotでこれを行うのは素晴らしいことです。検索により、次のことがわかりましたggplot2-同じプロットに複数のモデルをプロットしますが、データの性質により、このようなシナリオを実行するのに問題があります。たとえばuserid、複数の Web サイトからのものであるためuserid=2、別のグループの下に存在する可能性があります。

上記のdata.tableを使用して、次のように作成したとしましょう：

これは、同じプロットで 1 つの類似点のみをプロットします。別のグループ b データに対して作成したモデルをプロットしたいdata.table / data.frame

survival次のようにRパッケージを使用して、状態1から状態2への遷移のCox比例ハザードモデルを推定しようとしています:

frailty引数なしでモデルを推定している場合、問題なく動作します。しかし、それを含めると、次のエラーが発生します。

誰が私が間違っているのか説明してもらえますか?

よろしく、

J

さまざまなプログラムへの登録に関する月次データを取得し、それを各「idnum」の期間/呪文に変換しようとしています。例えば：

"idnum" 00001 は、201301 から 201303 (3 か月) および 201306 から 201307 (2 か月) の間、プログラム "1" に登録されています。

"idnum" 00002 は、201301 から 201302 (2 か月)、201304 から 201305 (2 か月)、201307 から 201308 (2 か月) の間、プログラム "1" に登録されています。

私が望むのは、次のような結果です。

どんな助けでも大歓迎です！アドバイスをいただきありがとうございます。

3つのワイブル分布からハザードが減少してから増加するデータセットをシミュレートしたいのですが、このハザード関数をよりゼロに近づけたいのですが、どうすれば0.1以下に近づけることができますか。これを持つようにコードを修正するにはどうすればよいですか?

PyMC を使用して提供された BUGS コードから結果を複製できません。BUGS モデルは、Andersen-Gill 乗法強度 Cox PH モデルです。

次の初期値を使用します

バーンインには 1 つのチェーン (今のところ) と 5000 回の反復を使用します。さらに 10000 回の反復で推定を実行し、論文で報告されているのと同じポイント推定値を受け取りました。これらはまた、以前の頻度論的推定に近いものです。

次のコードを使用して、PyMC 2.3.2 でこれを複製しようとしました。完全な複製コードはこちらから入手できます

しかし、私は同じポイント見積もりに近づきません。私は次のようなものを手に入れます

最も心配なのは、兆候が異なることです。たぶん収束の問題だと思ったので、あまり変更せずに50,000回の反復で一晩実行しました。私の PyMC モデル、特に dL0 仕様にバグや違いがあるのではないでしょうか?

さまざまな開始値で試しました。モデルを何度も実行させようとしました。BUGS からのポイント推定値に事前確率を集中させました。

以前の投稿と同様の課題があります:関数を統合するためにベクトルを渡す方法

曲線の下の領域を統合したい関数があります。

まず、[サバイバル] 関数:

scoreリスク計算機からのもので、生存推定値を調整します。患者のスコアは異なるため、たとえば次のようになります。

surv特定の時点xを念頭に置いている場合、7 人の患者全員の を計算するのは簡単です。

しかし、人口の平均生存率または個人の予想生存率を取得するには、曲線の下の面積を計算する必要があります。曲線は関数 によって与えられますsurv。と の制限の下の面積を計算する必要がx=0ありx=Infます。これを 7 人 (この例では) の患者すべてに対して行う必要があります。

私が参照した他のスタックオーバーフローの投稿にも同様の問題があります。解決策が私を助けることができるかどうかは明らかではありません。以下に提示します。

fun_integrate統合する関数

vectorize.argsベクトル化され、fun_integrate に渡される引数です。

vecfun_integrate に渡される引数として機能する値のベクトルです。

サブディビジョンが何であるかはわかりませんが、重要ではないと思います。

私は次のようにこれを実行しようとします:

さまざまな変更を試みましたが、何も結果が得られないようです。

何か提案はありますか？

Survplot の x 軸に沿って危険にさらされている被験者をプロットしようとすると、次のエラー メッセージが表示されます。

何か助けはありますか？私は生存分析にかなり慣れていないため、このエラーの説明を見つけることができませんでした。プロットに n.risk=TRUE オプションを追加するとエラーが発生することを除いて、コードは一般的に問題ないようです。どんなヒントでも大歓迎です。どうもありがとう。

データと使用されるコードの下。

ここにデータ

サバイバルオブジェクトの作成

フィット + npsurv への変換

プロット：