Cox PHモデルから生存時間に関する予測を取得する方法は？

フォローアップの終わり（例：1年）で（ほぼ）全員が死亡した参加者のデータセットにおける全原因死亡率の予測モデル（Cox PH）を開発したい。

特定の時点で死亡する絶対的なリスクを予測する代わりに、各個人の生存期間（月単位）を予測したいと思います。

Rでそのような予測を取得することは可能ですか（たとえばcoxphオブジェクトから）、はいの場合、どうすればそれを行うことができますか？

事前に感謝します！

survival prediction cox-model

— ロブ
ソース

回答:

Cox比例ハザードモデルは、基礎となるハザードをモデル化しません。これは、そのような生存時間を予測するために必要なものです。これは、モデルの大きな強みであり、大きな欠点の1つです。

特定の時点での生存確率の推定値の取得に特に関心がある場合は、パラメトリック生存モデル（加速故障時間モデルとも呼ばれます）を参照してください。これらはsurvivalR のパッケージに実装されており、パラメトリックな生存時間分布を提供します。関心のある時間を差し込むだけで、生存確率を取り戻すことができます。

— フォマイト
ソース

ご回答有難うございます。特定の時間における生存確率の推定値を取得することには特に興味がありませんが、各個人の予測生存時間に興味があります。たとえば、「1年で生存する確率は10％」ではなく、「この個人の予測生存期間は10か月」などの予測を取得したいと思います。Cox PHまたはAFTモデルからそのような予測を取得することは可能ですか？

— ロブ

@Rob Cox PHモデルではまだ動作しないと思います。AFTモデルでは完全に実行できますが、推定値を取得する複雑さは、共変量の数に依存する可能性があります。

— フォマイト

おかげで、私はAFTモデルを調べます。私は個々の生存時間の予測について読んでいますが、「人間の生存は非常に不確実であるため、最良の統計分析でさえ個々の患者の実際の使用に関する単一数の予測を提供できない」と思われます。（リンク）..

— ロブ

@Robそれは正しいです-これらのテクニックはすべて、人口の傾向について語っています特定の人物の正確な予測を試みることは、失われた原因であり、実際にはツールの適切な使用ではありません。

— フォマイト

私が見つけた入手可能な文献を考えると、個々の生存時間の予測に関してあなたは正しいと思います。ただし、特定の時点での個々の絶対リスクの予測には、CoxモデルとAFTモデルの両方が確かに適切なツールです（例：Harrell and Steyerbergの書籍を参照）。

— ロブ

@statBeginnerはい、できます。次の2つの手順が必要です。

x <- survfit(cox.ph.model, newdata = dataset)
dataset$Results <- summary(x)$table[,"median"]

しかし、生存期間の中央値が十分に正確かどうかはわかりません。

— アクシェイ
ソース

生存時間の中央値は有用ですが、特にイベントまでの時間を予測する場合、個々のケースには適切ではない可能性があるという@akshayに同意します。個々の生存時間は非常に不均一である可能性があるため、予測には生存時間の中央値を使用して注意することをお勧めします。

— Seanosapien

これらの点には同意しますが、生存期間中央値は臨床的に有用です。

生存期間の基準として中央値を使用することを検討している私たちの仕事（および他の人）に興味があるかもしれません。

https://academic.oup.com/annonc/article/25/10/2014/2801274

— マット・ウィリアムズ
ソース

平均生存率は常に存在するとは限りませんが、中央値は常に存在します。

— マイケルR.チャーニック