Ich mache eine multivariate Cox-Regression, ich habe meine signifikanten unabhängigen Variablen und Beta-Werte. Das Modell passt sehr gut zu meinen Daten.
Jetzt möchte ich mein Modell verwenden und das Überleben einer neuen Beobachtung vorhersagen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das mit einem Cox-Modell machen soll. Bei einer linearen oder logistischen Regression wäre es einfach, die Werte der neuen Beobachtung in die Regression zu setzen und sie mit Betas zu multiplizieren, und so habe ich die Vorhersage meines Ergebnisses.
Wie kann ich mein Grundrisiko bestimmen? Ich brauche es zusätzlich zur Berechnung der Vorhersage.
Wie geht das in einem Cox-Modell?
validate
Funktion im R-rms
Paket in Verbindung mit dercph
Funktion erledigt das. Der einzigevalidate
Schritt-für-Schritt- Algorithmus, der in implementiert ist, ist ein Rückwärts-Abwärts-Schritt.Die Funktion
predictSurvProb
impec
Paket kann Ihnen absolute Risikoeinschätzungen für neue Daten basierend auf einem vorhandenen Cox-Modell geben, wenn Sie R verwenden.Die mathematischen Details kann ich nicht erklären.
EDIT: Die Funktion liefert Überlebenswahrscheinlichkeiten, die ich bisher als 1- (Ereigniswahrscheinlichkeit) angenommen habe.
EDIT 2:
Auf das pec-Paket kann man verzichten. Wenn nur das Überlebenspaket verwendet wird, gibt die folgende Funktion das absolute Risiko basierend auf einem Cox-Modell zurück
quelle
muhaz
Pakete in R).S(t)=exp(−Λ(t))
WoΛ(t)
ist das kumulative Risiko?Vielleicht möchten Sie auch so etwas ausprobieren? Passen Sie ein proportionales Cox-Gefährdungsmodell an und verwenden Sie es, um die vorhergesagte Überlebenskurve für eine neue Instanz zu erhalten.
Entnommen aus der Hilfedatei für die survfit.coxph in R (ich habe gerade den Zeilen-Teil hinzugefügt)
Beachten Sie jedoch, dass der Patient, für den Sie eine Prognose abgeben, aus einer Gruppe stammen sollte, die qualitativ mit der Gruppe identisch ist, aus der Sie das Cox-Modell für proportionale Gefahren abgeleitet haben, das Sie für die Prognose verwendet haben Prognose.
quelle
Die
basehaz
Funktion vonsurvival
Paketen liefert die Grundgefahr zu den Ereigniszeitpunkten. Daraufhin können Sie die von ocram bereitgestellten Berechnungen verbessern und die ORs Ihrer Coxph-Schätzungen einbeziehen.quelle
Der springende Punkt des Cox-Modells ist die Annahme des proportionalen Risikos und die Verwendung der Teilwahrscheinlichkeit. Bei der Teilwahrscheinlichkeit ist die Basislinien-Gefährdungsfunktion eliminiert. Sie müssen also keine angeben. Das ist das Schöne daran!
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rms
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