在R中的Cox回归后将预测风险比的列添加到数据框答案

【问题标题】：Adding column of predicted Hazard Ratio to dataframe after Cox Regression in R在R中的Cox回归后将预测风险比的列添加到数据框
【发布时间】：2015-05-28 20:15:02
【问题描述】：

在 R 中运行 Cox PH 回归后，我需要在数据框中添加预测风险比列。数据框是面板数据，其中 numgvkey 如果公司标识符和年龄是时间标识符。您可以从此链接下载一小部分日期： https://drive.google.com/file/d/0B8usDJAPeV85VFRWd01pb0h1MDA/view?usp=sharing

我做了以下事情：

library(survival)
library(readstata13)
sme <- read.dta13("sme.dta")
reg<-coxph(Surv(age,EVENT2)~L1FETA+frailty(numgvkey), ties=c("efron"),  data=sme)
summary(reg)
hr <- predict(reg, type="risk")

如何在“sme”数据框中添加第 5 列“危险比”(hr)？另外，有什么方法可以预测 EVENT2 的概率而不是 'hr'？

【问题讨论】：

添加列你可以做sme$hr <- predict(reg, type="risk", newdata = sme)。概率不是像exp(-hazard) 或类似的简单转换吗？
非常感谢，这很有帮助。

标签： r dataframe survival-analysis cox-regression

【解决方案1】：

predict.coxph 函数允许您生成几种不同“类型”的输出。其中之一是“预期”，这可能是您所说的“概率”。这并不是一个真正的概率，因为当相对风险、“基线风险”和观察时间都很高时，数字有时会超过 1.0。

“类型”的“风险”选项返回风险比。

有一个 survfit.coxph 允许计算预测生存率。它返回的对象同时具有surv 和cumhaz 列表组件。

你可能想试试这个：

sme$cumhaz <- survfit(fit, newdata=sme)$cumhaz

【讨论】：

感谢您的回答。多事件 coxph 模型怎么样，例如，对患者生病和再次生病进行建模？使用survfit(fit, newdata=sme)$cumhaz，当cumhaz >2 时，我们可以将输出解释为“再次生病”吗？
我不认为这是可行的，除非您认为每个事件之后的时间与之前的时间无关。有这样的独立性在生物学上听起来并不合理。如果您能够做到这一点，那么您将需要为每个事件集提供单独的数据行。您还需要集群。我会考虑使用泊松回归。
你有机会回答这个问题吗？它与多事件生存分析有关。 stats.stackexchange.com/questions/427215/…
我试了一下。
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