Ich kämpfe mit dem Coxme-Paket in R. Ich würde gerne eine Funktion wie survfit () verwenden - so wie es normalerweise für ein coxph () -Modell verwendet würde - um angepasste Überlebenskurven zu zeichnen und das mediane Überleben bei zu finden verschiedene Parameterwerte.
Wenn ich das Modell mit Coxph ohne zufällige Effekte anpassen, kann ich Folgendes tun:
%Vor%Dies liefert Überlebensschätzungen. Aber wenn ich das gleiche Modell mit Coxme passe:
%Vor%Fehler in UseMethod ("survfit", Formel): keine anwendbare Methode für 'survfit' angewendet auf ein Objekt der Klasse 'coxme'
So survfit.coxme scheint nicht zu existieren und wenn ich die coxme Paketdokumentation lese, sehe ich kein Äquivalent. Gibt es etwas grundlegend falsches an dem, was ich versuche zu tun? Wenn nicht, wie kann ich diese Schätzungen erhalten?
Ich denke, der Grund, warum es keine Überlebensmethoden für Coxme gibt, ist das Frailty-Modell. Die Log-Rank- oder Wilcoxon-Tests beruhen auf der Eins-zu-Eins-Übereinstimmung zwischen Fehlern / Zensur-Ergebnissen mit Individuen in den Risikosätzen. Auf diese Weise können Sie ihre Überlebenskurven konsistent mit den nichtparametrischen Kaplan-Meier-Kurven schätzen, die immer monoton und nicht ansteigend sind. Das ist nicht der Fall, wenn eine Person mehr als ein Ergebnis haben kann, was die Coxme (Gebrechlichkeit) behandelt. Im Fall von Herpes-Ausbrüchen, zum Beispiel, wenn Einzelpersonen mehr als einen Ausbruch haben können, oder wenn Sie eine beliebige Anzahl von Ausbrüchen in einem Cluster haben können, können Sie die Überlebenskurve mit einer KM-Kurve nicht schätzen und das können Sie nicht Führe den Log-Rank-Test durch.
Die Ableitung auf das Cox-Modell unter Verwendung des Zusammenfassungsbefehls ist jedoch asymptotisch äquivalent zu dem Log-Rank-Test für einfache univariate lineare Cox-Modelle. Sie können argumentieren, dass die Zusammenfassung des Frailty-Modells als geschichtetes Äquivalent für mehrere Endpunkte dient und dass der p-Wert eine wissenschaftlich interessante Komponente darstellt. Verwenden Sie für eine grafische Darstellung der Fehler in Clustern stattdessen kumulative Inzidenzkurven.
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