Question

我想以一种我纠正模型中其他变量的方式计算由疾病引起的生命年损失（校正组预后方法）。我的数据集是一组个体，我有直至死亡/审查的随访时间和变量是否死亡，以及年龄，性别和疾病流行的协变量。我在网上搜索过，我觉得这应该可以通过R中的生存包来实现。

我使用以下代码返回概率：

fit1 <- coxph(Surv(fup_death, death) ~  age + sex + prev_disease, data) 

direct <- survexp( ~prev_disease, data=data, ratetable=fit1)

我也试过了幸存的功能，但是我的计算机崩溃了：

t<-survfit(fit1, newdata = data)

如何在患有疾病且无疾病的人中获得预期寿命？或者我应该采取不同的方式吗？

提前谢谢你！

最佳， Symen

Answer 1

失去的生命年数的计算是平均生存的差异。您可以获得两个独立但可比较的条件的幸存对象：

fit1 <- coxph(Surv(fup_death, death) ~  age + sex + prev_disease, data) 
survfit_WithDisease <- survfit(fit1,
                             newdata=data.frame(age=50,
                                                sex='m',
                                                prev_disease=TRUE))
survfit_NoDisease <- survfit(fit1,
                             newdata=data.frame(age=50,
                                                sex='m',
                                                prev_disease=FALSE))

通过设置print.rmean=TRUE，您可以获得每种情况的平均生存期估计值。

print(survfit_WithDisease,print.rmean=TRUE)
print(survfit_NoDisease,print.rmean=TRUE)

请注意，并未针对每条生存曲线定义平均值。当生存曲线不会一直变为零时，有几种计算平均生存的选项，您应该在?print.survfit中阅读。

预期寿命生存包R

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