Questions tagged «frailty»

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如何从脆弱模型(使用R coxph)生成预测的幸存者曲线?
我想计算一个脆弱的考克斯比例风险模型的预测幸存者功能[使用生存包]。看起来当脆弱项在模型中时,无法计算预测的幸存者功能。 ## 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, …

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我应该在集群级别还是在个人级别进行引导?
我有一个将患者嵌套在医院中的生存模型,其中包括医院的随机效应。随机效应是伽马分布的,我试图以易于理解的规模报告该术语的“相关性”。 我发现以下使用中位数危险比(有点像中位数赔率)的参考文献进行了计算。 Bengtsson T,Dribe M:历史方法43:15,2010年 但是,现在我想使用自举报告该估计的不确定性。数据是生存数据,因此每个患者有多个观察结果,每个医院有多个患者。似乎很明显,我需要在重新采样时对患者的观察结果进行聚类。但是我不知道我是否也应该对医院进行聚类(即对医院重新采样,而不是对患者进行抽样? 我想知道答案是否取决于感兴趣的参数,如果目标是与患者有关而不是与医院有关的东西,那会有所不同吗? 如果有帮助,我在下面列出了Stata代码。 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

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R的coxph()究竟如何处理重复的测量?
语境 我试图了解R的coxph()如何接受和处理主题(或患者/客户,如果您愿意的话)的重复条目。有些人称这种长格式,有些人称其为“重复措施”。 例如,请参见以下答案部分中包含ID列的数据集: 协变量随时间变化的最佳Cox模型 还要假设协变量始终随时间变化,并且恰好有一个检查变量(即事件),它是二进制的。 问题 1)在上述链接的答案中,如果在调用coxph()时未提供ID作为参数,结果是否应与将cluster(ID)作为coxph()的参数包含在内? 我试图搜索文档,但以下内容似乎并未明确说明(1):https : //stat.ethz.ch/pipermail/r-help//2013-July/357466.html 2)如果对(1)的回答为“否”,那么(数学上)为什么?似乎coxph()中的cluster()根据pg上的“ cluster”小节在主题之间寻求关联。20点 https://cran.r-project.org/web/packages/survival/survival.pdf 3)含糊的问题:重复测量的coxph()与R的脆弱包装回归方法相比如何? 附加物 以下是有关使用cluster(ID)的提示: 是否存在可重复测量的logrank测试版本? 和: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help//2013-July/357466.html GEE方法:将“ + cluster(subject)”添加到coxph的模型语句中混合模型方法:将“ +(1 | subject)”添加到coxme的模型语句中。 提前致谢!
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