Я бы хотел рассчитать ожидаемый риск (кумулятивные инциденты), которые получены на основе подобранной модели Кокса PH с использованием пакетов R.
У меня есть подобранная модель Кокса PH следующим образом:
##[Variables]##
# **Dataset: 10,000 cases(patients) with 6 variabels
# t: time to event, s: event (coded as 0 or 1)
# covariates: X1, X2, X3, X4 (coded as 0 or 1)
fit <- coxph(Surv (t,s) ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = data)
summary (fit)
# coef exp(coef) se (coef) z P
# X1 -0.3777 0.6855 0.1120 -3.37 0.00075
# X2 0.4014 1.4938 0.0518 7.74 <0.0001
# X3 0.7417 2.0995 0.0893 8.31 <0.0001
# X4 0.4330 1.5419 0.1268 3.42 <0.001
Из этой модели я хотел бы рассчитать ожидаемый риск (совокупную частоту событий) для каждого случая в соответствии с X1 = 0 или X1 = 1.
Другими словами, еслиX1 из всех 10 000 случаев было 0, как я могу рассчитать ожидаемый риск для каждого случая?В то же время, если X1 из всех 10 000 случаев равен 1, как я могу рассчитать ожидаемый риск для каждого случая?(с использованием R)
После расчета ожидаемого риска для каждого пациента я бы хотел рассчитать соотношение риск-польза для каждого пациента в соответствии с переменной X1 [by (Ожидаемый риск, когда X1 = 0) -(Ожидаемый риск, когда X1 = 1)], верно?
Тем временем я попытался построить кривую ожидаемого совокупного риска в соответствии с X1 следующим образом;было ли это уместно?
baseha = basehaz(fit, centered=FALSE)
# X1=0: exp (-0.38*0) = 1, X1=1: exp (-0.38*1) = 0.68
plot(baseha$$time[,2], baseha$hazard*(1), type="s", lty=1)
lines(baseha$$time[,2], baseha$hazard*(0.68), type="s", lty=2)
Спасибо за ваши добрые ответы.