左打ち切りデータを使用したRでの生存分析

survivalパッケージでRの生存分析を行っています。私は左切り捨てデータで作業していると思いますが、その処理方法は完全にはわかりません。

私は1990年から2012年の間に診断された患者のコホートを持っています。すべての患者は、明確に定義された診断時刻（開始時刻）を持っています。ただし、関心のある結果（特定の疾患の悪化）は、2000年以降にのみ文書化されています。したがって、2000年以前に診断された患者の場合、結果がその時間の前に発生したかどうかはわかりません。

私が最初に思ったのは、分析を2000年以降の期間に限定する必要があり、その時点以降に診断された患者だけを含める必要があるということでした。いくつかの読み取りを行った後、2000年より前に診断された患者を除外する必要はないように見えます。これは左打ち切りであると思われ、time1は左打ち切り時間（診断から文書化の開始までの時間）coxphを使用して処理できます。Surv(time1, time2, event)結果）および時間2は、イベントまでの時間（診断時から）です。

これが私のデータセットにある患者の2つの例です。

患者＃1：1999年に診断されました。2001年に結果が観察されました。左打ち切り時間：1年（〜2000年）。イベントまでの時間：2年。

患者＃2：2001年に診断されました。2005年に結果が観察されました。左打ち切り時間：0年。イベントまでの時間：4年。

これらの患者の場合、サバイバルオブジェクトでの生存時間（年単位）は（それぞれ）になると思います。

Surv(time1 = c(1,0), time2 = c(2,4), event = c(1,1))

これは左切り捨てデータの例ですか？もしそうなら、これはそれを処理する正しい方法ですか？

私は診断からの時間があなたの根本的な時間変数であると想定しています。簡単にするために、このイベントは一度だけ発生すると想定しています。

データを左打ち切りとして扱うことができます。ただし、これは左切り捨てとは異なります。

左トランケートされたデータについては、試験に含めたのは、包含時にイベントを経験していないことを条件とする患者のみです。これは、あなたの場合、2000年以前にイベントが発生した患者を捨てることに相当します。したがって、私たちは、包含までの生存を条件として生存をモデル化しています。

これは左打ち切りとは異なります。左打ち切りは、イベントの時間の上限しかわからない場合に発生します。私があなたを正しく理解していれば、これはまさにあなたが自分で提案することです。この場合、生存時間に関係なくすべての個人が含まれますが、一部の個人では、生存時間の上限しかわかっていません。

PKアンダーセンらによるカウントプロセスに基づく統計モデルの第III章。上記の説明と両方の例をいくつか示します。

あなたは不滅の時間バイアスに屈する可能性があります。つまり、2000年以前に診断されたコホートは、2000年以降に結果が発生するまでは実質的に不死です。RothmanとGreenlandによると、正しいアプローチは確かに2000年以前の観測結果を分析から除外（切り捨て）することです。

survivalコマンドは、Survあなたが使用する構文に従っていないようです。値0が（勉強）時間の始まり（例：年= 2000？）に対応し、1が1単位の時間などに対応する新しい変数の作成についてはどうでしょうか？

あなたは読みたいでしょう：Rothman、KJとGreenland、S.（1998）。現代疫学、コホート研究—不滅の人の時間の章。リッピンコットレイヴン、第2版。