Интервал цензурированной модели пропорциональных рисков Кокса в R

9

С учетом цензурированного интервала времени выживания, как я могу выполнить интервальную цензуру модели Кокса PH в R? Поиск в rseek обнаруживает пакет intcox, которого больше нет в Rхранилище. Я почти уверен, что coxphфункция в survivalпакете не может обрабатывать данные выживания с интервалом цензуры.

Кроме того, я не хочу вменять данные, а затем использовать coxphфункцию. Этот метод недооценивает стандартные ошибки коэффициентов, потому что вы игнорируете неопределенность цензуры интервалов.

wcampbell
источник
1
Вы все еще можете установить intcoxпакет, даже если он не CRANиспользуется обычным способом install.packages("intcox").
Smillig
Хм ... я не смог этого сделать. Может ли выбор зеркала повлиять на загрузку?
wcampbell
1
Это возможно, но я не знаю. Я просто использовал Berlin CRAN, чтобы сделать это около 10 минут назад (версия R 2.15.1).
Smillig
2
Обзор задач CRAN Survival Analysis суммирует доступные пакеты для анализа выживания, в том числе число с поддержкой интервальной цензуры.
Jthetzel
1
По состоянию на 21 декабря 2015 года я смог install.packages("intcox")без особых проблем (R-devel, но любой современный R должен работать)
Бен Болкер

Ответы:

4

Как указано выше, вы можете использовать функцию surreg. Обратите внимание: это не строго модель Кокса PH, а скорее модели масштаба местоположения. Используя лог-преобразование по умолчанию, это кормовая модель. В случае экспоненциального распределения пропорциональные риски и модель в кормовой части эквивалентны, поэтому, если распределение установлено как экспоненциальное, это модель пропорциональных рисков с экспоненциальной базовой линией. Аналогично, если используется базовая модель распределения Вейбулла в кормовой части, оценки параметров являются просто линейным преобразованием тех, которые используются в модели пропорциональных опасностей с базовым распределением Вейбулла. Но в целом суррег не подходит для модели Кокса РН.

Если требуется полупараметрическая модель, как это было найдено в intcox, предостережение: есть несколько проблем с текущей версией intcox (алгоритм обычно преждевременно завершает работу на значительном удалении от MLE, сразу проваливается с наблюдениями без цензуры, без стандартных ошибок автоматически представлен).

Новая альтернатива, которую вы можете использовать, - это пакет «icenReg».

Допуск предвзятости: это автор icenReg.

Клифф AB
источник
1
Добро пожаловать на наш сайт! Мы рады, что вы и ваш прекрасный вклад.
whuber
@Cliff AB Какой конкретный полупараметрический метод вы используете в функции ic_sp? У вас есть статья или учебник о методе?
Мюнхен
@Munichong: полный текст статьи можно найти здесь . Кроме того, виньетка пакета дает краткое представление о моделях; см. здесь
Клифф AB
@CliffAB Поскольку мои данные слишком велики, чтобы уместиться в память, я хочу изменить ic_sp стохастическим способом: передать мини-пакет в ic_sp и установить maxIter = 1, получить градиенты и обновить бета-версии итеративно. Знаете ли вы, как я могу получить доступ к градиентам из функции ic_sp?
Мюнхен,
1
@Munichong: интересно! К сожалению, я не думаю, что этот метод будет работать. В частности, ic_spнеобходимо оценить базовое распределение выживаемости (в отличие от случая с правильной цензурой), которое имеет столько же параметров, сколько уникальное время в ваших данных. Это создает проблему для мини-дозирования; с непрерывным временем базовые шаги не будут выстраиваться от партии к партии.
Клифф А.Б.
1

Чтобы выполнить анализ цензуры по интервалам в R, вы должны создать объект Surv, а затем использовать Survfit (). Если у вас больше переменной, пакет intcox решит проблему.

JMarcelino
источник