Существует ли функция R для получения оценки дисперсии в начальной загрузке из регрессионной модели ЦОГ, взвешенной по IPTW? - PullRequest
Новая
       13

Существует ли функция R для получения оценки дисперсии в начальной загрузке из регрессионной модели ЦОГ, взвешенной по IPTW?

0 голосов
/ 31 марта 2019

Остин опубликовал работу (Остин, Питер С. «Оценка отклонений при использовании обратной вероятности взвешивания лечения (IPTW) с анализом выживаемости». Статистика в медицине 35.30 (2016): 5642-5655.), Где он пришел к выводу, что наивныйОценка и надежная оценка дисперсии типа сэндвича не достаточно хороши для оценки стандартной ошибки в регрессии Кокса, взвешенной по IPTW.Вместо этого следует использовать метод оценки расхождений по Бутсрапу.Я пробовал с помощью функции bootcov проф.Харрель (rms упаковка), но он не справляется с весами.Есть ли какая-нибудь функция, которая могла бы оценить коэффициент и доверительные интервалы с p -значениями из начальной загрузки взвешенной регрессии Кокса?

Здесь воспроизводимый код с использованием базы данных DIVAt из пакета IPWsurvival,Я дал две попытки, которые были объявлены устаревшими в статье Остина: первая - наивная, вторая - с надежной оценкой: 

# generate ID
DIVAT$ID<- 1:nrow(DIVAT)

# FIT logistic regression for propensity score
DIVAT$p.score <- glm(retransplant ~ age + hla, data = DIVAT, 
                     family = "binomial")$fitted.values

# ATE Avarage treatment effect
DIVAT$ate.weights <- with(DIVAT, retransplant * 1/p.score + (1-retransplant)* 1/(1-p.score))

# COX without weight
fit <- coxph(Surv(times, failures)~ retransplant, data=DIVAT)
summary(fit)

# COX with weight plain
fit <- coxph(Surv(times, failures)~ retransplant, data=DIVAT, weights = ate.weights)
summary(fit)

# COX with weight and robust estimation
fit <- coxph(Surv(times, failures)~ retransplant + cluster(ID), data=DIVAT, weights = ate.weights)

summary(fit)
...