coxph에서 cummulative hazard ratio의 출력을 얻으려면 어떻게해야합니까?

coxph에서 누적 된 위험 비율의 출력을 얻으려면 어떻게해야합니까?coxph에서 cummulative hazard ratio의 출력을 얻으려면 어떻게해야합니까?

나는 exp(-0.004140+1.96*0.000905)

이 나에게 줄 것이다, 내 coxmodel

coxfit <- coxph(Surv(combi$survival, combi$realdeath) ~ combi$meanrr, combi)

을 가지고

# Call: 
# coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ combi$meanrr, 
#  data = combi) 
# 
#     coef exp(coef) se(coef)  z  p 
# combi$meanrr -0.004140 0.995869 0.000905 -4.57 4.8e-06 
# 
# Likelihood ratio test=21.9 on 1 df, p=2.94e-06 
# n= 311, number of events= 70

은 내가 수동으로 hr = exp(-0.004140)과 ci= exp(-0.004140-1.96*0.000905)로 위험 비율을 계산할 수 있습니다 알고있는 출력을 얻을 신뢰 구간을 가진 1 단위의 증가의 HR.

결과가 vector 또는 data.frame으로 표시되는 함수가 있습니까? 내가

somefunction(coxfit, unit_step)

있었으나 결국 누적 위험 배급을 계산 같은 관심 단위의 수를 정의 할 수 있습니다 우선적 경우가 basehaz() 또는 survfit()를 사용하여 누적 위험을 추출 할 수 있습니다

출처

2016-08-04 Jørgen K. Kanters

요약 (coxfit)이 증가 하나 개의 유닛에 대한 위험도가 EXP (COEF)로 주어진다 정답

coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ meanrr, data = combi) 

    n= 311, number of events= 70 

      coef exp(coef) se(coef)  z Pr(>|z|)  
meanrr -0.0041399 0.9958687 0.0009055 -4.572 4.83e-06 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

     exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 
meanrr 0.9959  1.004 0.9941 0.9976 

Concordance= 0.661 (se = 0.035) 
Rsquare= 0.068 (max possible= 0.92) 
Likelihood ratio test= 21.86 on 1 df, p=2.938e-06 
Wald test   = 20.9 on 1 df, p=4.83e-06 
Score (logrank) test = 21.24 on 1 df, p=4.051e-06

및/하 상 .95

출처

2016-08-05 07:17:29

아마도 귀하의 질문을 완전히 이해하지 못했습니다. 'summary() '는 여러분이 요청한 결과를 어떻게 제공합니까? 1) * 누적 * 위험, 2) 벡터 또는 더 이상 관련 정보에 귀하가 질문에 게시 한 것보다? 우리는 모두 배우고 있습니다 ..... ..... –

위험 비율은 두 가지 위험 기능과 종속 매개 변수의 다른 값의 비율입니다. 실제로 우리는 총 추종 시간 tmax 누적 값에만 관심이 있습니다. Dince coxph는 종속 변수 i에 대한 계수 c (i)를 계산합니다. i의 한 단위 단계에 대한 위험 비율은 간단히 exp (i)입니다. sonme reason에 의해 coxph는 직접 매개 변수를 제공하지 않지만 summary (coxphfit)는 매개 변수를 제공합니다. 전체 추적 기간의 누적 값이므로 스칼라입니다 –

누적 위험은 일반적으로 다음과 같이 정의됩니다. \ Lambda (t) = \ int_0^T \ lamdba (t) dt . 즉, 방정식에서 대문자와 소문자 람다에 주목하여 시간에 따른 위험 \ lambda (t)의 누적입니다. –

괜찮습니다.

데이터 객체의 구조를 발표 할 예정 모델에 대한 귀하의 경우 str(basehaz(coxfit)) 또는 str(survfit(coxfit))를 입력하고 basehaz(coxfit)$hazard 또는 survfit(coxfit)$cumhaz 당신이 후했다 벡터/dataframe 친화적 출력을 얻을 수있는 단서를 제공한다.

?basehaz의 도움말 노트는 survfit()이 선호되는 접근 방법이며 실제로 후자는 CI를 포함하여 포괄적 인 출력을 제공함을 알 수 있습니다.

출처

2016-08-04 17:09:53

난 등의 신뢰 구간을 준다 둘 중 어느 쪽의 출력이 무엇인지 확실하지 않습니다. 적어도 그것은 직접적으로 누적 된 위험 비율이 아닙니다. 그러나 아래에 주어진 해결책을 발견했습니다 –

coxph에서 cummulative hazard ratio의 출력을 얻으려면 어떻게해야합니까?

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