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脆弱性の項を含むCox比例ハザードモデルの予測生存関数を計算したい[生存パッケージを使用]。脆弱性項がモデル内にある場合、予測された生存関数を計算できないようです。 ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox model with gamma frailty on litter fit <- coxph(Surv(time, status) ~ rx+weight+frailty(litter,dist="gamma"), data = rats) ## Compute survival curve from the cox model for rx=0 and weight=0.5 kg plot(survfit(fit, newdata=data.frame(rx=0,weight=0.5)),xlab = "time", ylab="Survival") ## Running this line, …

12 r  survival  cox-model  frailty 

私は病院に入れ子にされた患者の生存モデルを持っています。これには病院のランダム効果が含まれます。ランダム効果はガンマ分布であり、私はこの用語の「関連性」を簡単に理解できる尺度で報告しようとしています。 中央ハザード比（中央値オッズ比に少し似ています）を使用する次の参照を見つけ、これを計算しました。 Bengtsson T、Dribe M：歴史的方法43：15、2010 ただし、ここで、ブートストラップを使用してこの推定に関連する不確実性を報告したいと思います。データは生存データであるため、患者ごとに複数の観測値があり、病院ごとに複数の患者があります。再サンプリング時に患者の観察をクラスタリングする必要があることは明らかです。しかし、病院をクラスタ化する必要があるかどうかもわかりません（つまり、患者ではなく病院をリサンプルしますか？ 答えが関心のあるパラメーターに依存するかどうか疑問に思っています。したがって、ターゲットが病院レベルではなく患者レベルで関連性のあるものである場合、結果は異なりますか？ それが役立つ場合に備えて、以下のstataコードをリストしました。 cap program drop est_mhr program define est_mhr, rclass stcox patient_var1 patient_var2 /// , shared(hospital) /// noshow local twoinvtheta2 = 2 / (e(theta)^2) local mhr = exp(sqrt(2*e(theta))*invF(`twoinvtheta2',`twoinvtheta2',0.75)) return scalar mhr = `mhr' end bootstrap r(mhr), reps(50) cluster(hospital): est_mhr

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

環境 Rのcoxph（）が被験者（または患者/顧客）の繰り返しエントリをどのように受け入れて処理するかを理解しようとしています。これをロングフォーマットと呼ぶ人もいれば、「反復測定」と呼ぶ人もいます。 たとえば、次のAnswersセクションのID列を含むデータセットを参照してください。 時変共変量を含むCoxモデルに最適なパッケージ また、共変量は全体にわたって時変であり、バイナリである検閲（つまりイベント）変数が1つだけあると仮定します。 ご質問 1）上記のリンクの回答で、coxph（）の呼び出しでパラメーターとしてIDが指定されていない場合、結果はcoxph（）のパラメーターとしてcluster（ID）を含めるのと同じですか？ ドキュメントを検索しようとしましたが、（1）に明確に対処していないようです：https : //stat.ethz.ch/pipermail/r-help//2013-July/357466.html 2）（1）の答えが「いいえ」の場合、（数学的に）なぜですか？coxph（）のcluster（）は、pgのサブセクション 'cluster'に従って被験者間の相関を求めているようです。20時 https://cran.r-project.org/web/packages/survival/survival.pdf 3）あいまいな質問：反復測定のあるcoxph（）は、Rのfrailtypack回帰法とどのように比較されますか？ 補遺 cluster（ID）の使用に関する以下のヒント： ログランクテストの繰り返し測定対応バージョンはありますか？ 同様に： https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help//2013-July/357466.html GEEアプローチ：coxphのモデルステートメントに「+ cluster（subject）」を追加混合モデルアプローチ：coxmeのモデルステートメントに「+（1 | subject）」を追加します。 前もって感謝します！

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

データに使用するモデル（脆弱性、階層、またはクラスター）を誰かが手伝ってくれることを願っています。私はデータをペアにしたので、Cox PHをモデリングするときにそれを考慮に入れる必要があり、どのモデルがより正確な結果を与えるかわかりません。 私の研究は、特定の刺激を受けた後、人が落ち着くのにかかる時間を見ていました。各人は別々の日に2つの異なる刺激を受けました。彼らはランダムに最初の刺激が割り当てられました。これを生存分析（イベント発生までの時間）でモデル化しましたが、データがペアになっていることを考慮する必要があります。 脆弱性、階層、またはクラスターモデルをいつ使用するかについての支援があればすばらしいでしょう。

8 survival  cox-model  frailty  paired-data