延迟进入生存模型。 R vs Stata差异

Question

我在Stata中有一些代码，我正试图在R中重做。我正在研究延迟进入生存模型，我想将后续工作限制在5年。在Stata中，这非常简单，可以按照以下方式完成，例如：

stset end, fail(failure) id(ID) origin(start) enter(entry) exit(time 5)
stcox var1

但是，我在R中重新创建它时遇到了麻烦。我制作了一个玩具示例，将后续操作限制为1000天 - 这是设置：

library(survival); library(foreign); library(rstpm2)

data(brcancer)
brcancer$start <- 0
# Make delayed entry time
brcancer$entry <- brcancer$rectime / 2
# Write to dta file for Stata
write.dta(brcancer, "brcancer.dta")

好的，现在我们已经设置了一个相同的数据集，用于R和Stata。这是Stata位代码和模型结果：

use "brcancer.dta", clear
stset rectime, fail(censrec) origin(start) enter(entry) exit(time 1000)
stcox hormon

这是R代码和结果：

# Limit follow-up to 1000 days
brcancer$limit <- ifelse(brcancer$rectime <1000, brcancer$rectime, 1000)
# Cox model 
mod1 <- coxph(Surv(time=entry, time2= limit, event = censrec) ~ hormon, data=brcancer, ties = "breslow")
summary(mod1)

正如您所看到的，R估计和州估计略有不同，我无法弄清楚原因。我是否错误地设置了R模型以匹配Stata，还是有其他原因导致结果不同？

Answer 1

由于在重新编码终止日期之后发生的死亡事件后，方法与可用数据集相匹配，因此我将评论的相关部分作为答案发布。

  

我还认为你应该在超过1000的时候改变任何死亡被视为审查。 （请注意，两组结果中的事件数量完全不同。