在R中以4个时间间隔执行一步Cox PH回归

Question

我有4个感兴趣的间隔：

• 0 - 30天
• 30天 - ½年
• ½ - 2年
• 2年 - 10年

现在我正在对我的数据集进行子集化：

# Set time period
time_period.first <-  30/365.25
time_period.intermediate <- .5
....

# TREOP = Time in years
data.first = all_data
# Remove already censored data
data.intermediate = subset(data.first, data.first$TREOP > time_period.first)

# Set all outside as censored
data.first$RREOP[data.first$TREOP > time_period.first] = 0
data.first$TREOP[data.first$TREOP > time_period.first] = time_period.first

data.intermediate$RREOP[data.intermediate$TREOP > time_period.second] = 0
data.intermediate$TREOP[data.intermediate$TREOP > time_period.second] = time_period.second
....

我正在使用'survival'包进行cox回归（我也使用'Design'包中的cph进行C统计计算）。

我的问题：

是否有更好的方法来执行此左截断＆amp;右删失？

理想的是：

# TREOP - time in years
# RREOP - event
surv <- Surv(TREOP, RREOP, start=30/365.25, stop=.5)

我看过帮助和时间，时间2＆amp;类型似乎处理截断，但我认为它是一个更复杂的设置，主体在22天后进入研究而不是将数据分成间隔。

修改

我在生存包中找到了survSplit（）函数，但是虽然描述似乎正确但我不确定如何驯服它 - 这个例子并没有真正帮助我。有人有经验吗？

Answer 1

1. 我同意正确审查，看起来简单明了。
2. 我不确定你应该留下截断。我会感觉更舒服，让更短的生存时间保持不变，只是增加上限审查。如果第n个时间段比第（n-1）个时间长得多 - 它就没那么重要了，如果它不会比较短的生存时间长，也不应该被截断。