R에 coxme에 대한 서바이벌 등가물?

Question

R에서 coxme 패키지로 고민하고 있습니다. 생존 곡선 (coxph) 모델에 일반적으로 사용되는 방식 인 survfit()과 같은 함수를 사용하여 조정 된 생존 곡선을 그리고 다른 위치에서 생존 중간 값을 찾습니다. 매개 변수 값.

나는 다음과 같은 작업을 수행 할 수 임의 효과없이 coxph를 사용하여 모델을 맞는 경우

library(KMsurv) 
data(burn) 

my.surv <- with(burn, Surv(T1, D1)) 

cox_nr = coxph(my.surv ~ Z1 , data = burn) 

survfit(cox_nr, newdata = data.frame(Z1 =1)) 

이 생존 견적을 제공합니다. UseMethod ("survfit"식)에서

library(coxme) 
cox_r = coxme(my.surv ~ Z1 + (1|Z11), data = burn) 

survfit(cox_r, newdata = data.frame(Z1 = 1)) 

오류 : 나는 coxme와 같은 모델에 맞는다면 'survfit'에 대한 적용 가능한 방법을 클래스 "coxme"의 대상

에 적용

따라서 survfit.coxme은 존재하지 않는 것으로 보이며 coxme 패키지 설명서를 읽는 것으로 볼 수 없습니다. 내가하려고하는 것에 근본적으로 잘못된 것이 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게 이러한 견적을 얻을 수 있습니까?

Answer 1

나는 coxme에 대한 생존 방법이없는 이유는 약한 모델 때문이라고 생각합니다. 로그 순위 또는 wilcoxon 테스트는 위험 집합의 개인에 대한 실패/검열 결과 간의 일대일 대응에 의존합니다. 이것은 단조롭고 항상 증가하지 않는 비모수 카플란 마이어 곡선을 사용하여 생존 곡선을 일관되게 추정 할 수 있습니다. 한 개인이 둘 이상의 결과를 가질 수있는 경우는 그렇지 않습니다. 이는 coxme (연약함)이 처리하는 것입니다. 헤르페스 발발의 경우, 예를 들어, 개인이 하나 이상의 발병을 일으킬 수 있거나 한 무리의 발병이있을 수있는 경우 KM 커브로 생존 곡선을 예측할 수 없으며 로그 순위 테스트를 수행하십시오.

그러나 요약 명령을 사용하는 Cox 모델에 대한 추론은 기본 단 변수 선형 Cox 모델에 대한 로그 순위 테스트와 점근 적으로 동일합니다. 연약 모델의 요약을 취하는 것은 여러 엔드 포인트를 처리하는 계층화 된 동등 테스트의 역할을하며 p 값은 과학적으로 흥미로운 구성 요소임을 나타낼 수 있습니다. 클러스터 내의 오류를 그래픽으로 표시하려면 누적 입사 곡선을 대신 사용해보십시오.