Question

我希望采用精细和灰色竞争风险调整模型，包括偏移量。在其他类型的模型中，我习惯于能够简单地输入＆gt; offset（x），这将添加系数1的偏移量。我尝试使用包riskRegression中的FGR函数来做同样的事情。我没有得到警告信息，但我注意到有和没有偏移（x）的模型的系数对于其他变量完全相同

示例：

#install.packages(riskRegression")
library(riskRegression)
matrix <- matrix(c(3,6,3,2,5,4,7,2,8,2,
               0.8,0.6,0.4,0.25,0.16,0.67,0.48,0.7,0.8,0.78,
               60,55,61,62,70,49,59,63,62,64,
               15,16,18,12,16,13,19,12,15,14,
               0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,
               345,118,225,90,250,894,128,81,530,268),
             nrow=10,ncol=6)
df <- data.frame(matrix)
colnames(df) <- c("x","y","z", "a","event","time")

fit <- FGR(Hist(time,event)~ offset(x)+a+y+z, data=df, cause=1)
fit
fit2 <- FGR(Hist(time,event)~ a+y+z, data=df, cause=1)
fit2

如果你运行这个脚本，你可以看到a，y和z的系数没有变化，而你没有得到一个不能使用偏移的警告（所以显然它只是忽略了offset（x））。

有人知道在FGR中将x作为偏移量（即系数固定为1）的方法吗？（编辑：或者用固定的x计算a，y和z的正确系数的另一种方法？）

Answer 1

您可以使用带有偏移的Fine-Gray模型的生存包。只需使用offset(var)包装您想要偏移的变量。我将下面的模型设置为模型事件1.请参阅下面的代码：

library(survival)

matrix <- matrix(c(3,6,3,2,5,4,7,2,8,2,
                   0.8,0.6,0.4,0.25,0.16,0.67,0.48,0.7,0.8,0.78,
                   60,55,61,62,70,49,59,63,62,64,
                   15,16,18,12,16,13,19,12,15,14,
                   0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,
                   345,118,225,90,250,894,128,81,530,268),
                 nrow=10,ncol=6)
df <- data.frame(matrix)
colnames(df) <- c("x","y","z", "a","event","time")

coxph(Surv(time,event==1)~ offset(x)+a+y+z, data=df)

精细和灰色竞争风险调整模型（FGR）中的固定系数/偏移

1 个答案: