Bagaimana cara menghitung tingkat bahaya yang diprediksi dari model Cox PH?

11

Saya memiliki model Cox PH berikut:

(Waktu, Acara) ~ X + Y + Z

Saya ingin mendapatkan bahaya diprediksi tingkat (saya berbicara tentang tingkat bahaya TIDAK rasio hazard) diberikan nilai-nilai tertentu dari X, Y, Z. Saya tahu paket muhaz R dapat menghitung tingkat bahaya yang diamati, tetapi saya tertarik dengan model yang diprediksi.

Apakah ada cara untuk melakukan ini di R?

r survival hazard cox-model

— tidak ada stok
sumber

2

Tampaknya "persamaan" Anda memodelkan hasil biner. Sekarang, model PH Cox berkaitan dengan data kelangsungan hidup dan apa yang terletak di sebelah kiri adalah tingkat bahaya ... Saya pikir Anda harus mengklarifikasi ...

— ocram

2

Model Cox tidak memperkirakan fungsi bahaya garis dasar (biasanya ditunjukkan sebagai ). Untuk memperkirakan tingkat kejadian dari suatu model, Anda harus menggunakan model survival parametrik.

λ_{0} (t)

$\lambda_0(t)$

— boscovich

1

Ada beberapa ambiguitas dalam pertanyaan Anda. Fungsi bahaya adalah probabilitas, bukan laju. Apakah itu fungsi bahaya yang Anda inginkan, atau yang lain?

— Fomite

16

Fungsi dalam paket survival R untuk mendapatkan tingkat bahaya awal adalah basehaz.

Maka Anda perlu melipatgandakannya untuk berbagai untuk mendapatkan tingkat bahaya spesifik mengingat koefisien yang Anda temukan. $e^{\beta}$

Contoh sederhana dapat membantu:

library(survival) #survival analysis
library(eha) #used for data 
data(oldmort) #create the data

# Create surv data set
mort <- Surv(time=oldmort$enter,time2=oldmort$exit,event=oldmort$event)

reg_fit <- coxph(formula=mort~oldmort$sex)
summary(reg_fit)

# Now get baseline curve
baseline <- basehaz(reg_fit)

# Draw baseline hazard (that's male)
plot(baseline$time, baseline$hazard, type='l',main="Hazard rates") 

# Draw female hazard
lines(baseline$time, exp(-0.1929)*baseline$hazard, col="blue")

the disalin dan ditempelkan dari hasil ringkasan regresi cox ,, menyiratkan bahwa perempuan dalam data memiliki tingkat bahaya lebih rendah daripada laki-laki. $\exp(-0.1929)=0.8245$ summary(reg_fit) $18\%$

— CarrKnight
sumber

13

Fungsi basehaz(dari jawaban sebelumnya) memberikan bahaya kumulatif , bukan fungsi bahaya (laju). Saya percaya pertanyaan itu tentang fungsi bahaya. Memperkirakan fungsi bahaya akan membutuhkan spesifikasi jenis penghalusan (seperti dalam estimasi kepadatan). The Muhazpaket R dapat melakukan ini untuk satu data sampel. Saya tidak mengetahui fungsi yang dapat melakukan ini untuk bahaya awal dalam model Cox. Saya juga butuh ini. Saya pikir saya perlu merapikan bahaya kumulatif sendiri.

— pengguna21413
sumber