คำถามติดแท็ก frailty

ฉันต้องการคำนวณฟังก์ชั่นผู้รอดชีวิตที่คาดการณ์ไว้สำหรับโมเดลอันตรายตามสัดส่วนของ Cox ด้วยเงื่อนไขที่อ่อนแอ [ใช้แพ็คเกจการอยู่รอด] ปรากฏว่าเมื่อเงื่อนไขที่อ่อนแออยู่ในแบบจำลองฟังก์ชันการรอดชีวิตที่คาดการณ์ไม่สามารถคำนวณได้ ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox model with gamma frailty on litter fit <- coxph(Surv(time, status) ~ rx+weight+frailty(litter,dist="gamma"), data = rats) ## Compute survival curve from the cox model for rx=0 and weight=0.5 kg plot(survfit(fit, newdata=data.frame(rx=0,weight=0.5)),xlab = "time", ylab="Survival") …

13 r  survival  cox-model  frailty 

ฉันมีแบบจำลองการเอาชีวิตรอดกับผู้ป่วยที่ซ้อนอยู่ในโรงพยาบาลซึ่งรวมถึงผลกระทบแบบสุ่มสำหรับโรงพยาบาล เอฟเฟกต์แบบสุ่มคือการแจกแจงแกมม่าและฉันพยายามรายงาน 'ความเกี่ยวข้อง' ของคำนี้ในระดับที่เข้าใจได้ง่าย ฉันได้พบข้อมูลอ้างอิงต่อไปนี้ซึ่งใช้อัตราส่วนค่ามัธยฐานอันตราย (bit เช่น Median Odds Ratio) และคำนวณค่านี้ Bengtsson T, Dribe M: วิธีการทางประวัติศาสตร์ 43:15, 2010 อย่างไรก็ตามตอนนี้ฉันต้องการรายงานความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับการประเมินนี้โดยใช้ bootstrap ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลการอยู่รอดและด้วยเหตุนี้จึงมีการสังเกตหลายครั้งต่อผู้ป่วยและผู้ป่วยหลายรายต่อโรงพยาบาล ดูเหมือนชัดเจนว่าฉันต้องจัดกลุ่มการสังเกตผู้ป่วยเมื่อทำการสุ่มตัวอย่างใหม่ แต่ฉันไม่รู้ว่าฉันควรจัดกลุ่มโรงพยาบาลด้วยหรือไม่ ฉันสงสัยว่าคำตอบนั้นขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์ที่น่าสนใจหรือไม่และจะแตกต่างกันอย่างไรหากเป้าหมายเป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องในระดับผู้ป่วยมากกว่าระดับโรงพยาบาล ฉันระบุรหัส stata ด้านล่างในกรณีที่ช่วยได้ cap program drop est_mhr program define est_mhr, rclass stcox patient_var1 patient_var2 /// , shared(hospital) /// noshow local twoinvtheta2 = 2 / (e(theta)^2) local …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

บริบท ฉันพยายามที่จะเข้าใจว่า Rox coxph () ยอมรับและจัดการรายการซ้ำ ๆ สำหรับวิชา (หรือผู้ป่วย / ลูกค้าถ้าคุณต้องการ) บางคนเรียกรูปแบบยาวนี้บางคนเรียกว่า 'มาตรการซ้ำ' ดูตัวอย่างชุดข้อมูลที่มีคอลัมน์ ID ในส่วนคำตอบที่: แพ็คเกจที่ดีที่สุดสำหรับรุ่น Cox ที่แปรเปลี่ยนตามเวลา ยังถือว่าโควาเรียตมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและมีตัวแปรเซ็นเซอร์หนึ่งตัว (เช่นเหตุการณ์) ซึ่งเป็นไบนารี คำถาม 1) ในคำตอบของลิงก์ด้านบนหาก ID ไม่ได้รับเป็นพารามิเตอร์ในการเรียกไปยัง coxph () ผลลัพธ์ควรเหมือนกับการรวม cluster (ID) เป็นพารามิเตอร์ใน coxph () หรือไม่? ฉันพยายามค้นหาเอกสาร แต่ดูเหมือนว่าจะไม่ได้ระบุที่อยู่อย่างชัดเจน (1): https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help//2013-July/357466.html 2) ถ้าคำตอบของ (1) คือ 'ไม่' ดังนั้น (ทางคณิตศาสตร์) ทำไม? ดูเหมือนว่าคลัสเตอร์ () …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty