Изобразите влияние переменной, зависящей от времени, на кривую выживания из модели Кокша в R?

Question

Я установил модель Кокша с зависимой от времени переменной веса и независимыми от времени переменными следующим образом:

id start stop death weight age smoke
1   0     1    0     60     60   0
2   0     1    0     55     57   1 
2   1     2    1     60     58   1
...

mod <- coxph(Surv(start, stop, death) ~ weight + age + factor(smoke) + cluster(id), 
             data=data)

Я хочу изобразить влияние веса на кривую выживания, график может иметь 2 кривые выживанияодин для веса 60, другой для веса 80, который указывает на эффект увеличения веса на кривой.

Как мне сделать этот график?

Answer 1

Вы можете указать data.frame со значениями веса в разные моменты времени, и на основе этого набора данных вы можете рассчитать вероятности выживания, используя функцию survfit() пакета выживания для вашей подходящей модели Кокса , но , также соответствующим образом указав аргумент id.

Однако обратите внимание, что вес является потенциально и эндогенным изменяющимся во времени ковариатом, для которого не зависящая от времени модель Кокса теоретически не подходит.Вместо этого вы можете использовать совместную модель для продольного веса и времени до события.Эти модели, например, реализованы в пакетах R JM и JMbayes .Из модели подобранного сустава вы также можете получить (динамические) вероятности выживания.