В чем разница между psm и cph в пакете RMS в R - PullRequest
Новая
       38

В чем разница между psm и cph в пакете RMS в R

1 голос
/ 16 мая 2019

У меня есть данные о выживании, но я не уверен, в чем разница между psm и cph.Как я могу определить модель?

Другая модель будет устанавливать разные номограммы, но я не совсем уверен, какую модель мне следует использовать? 

library(rms)
f2 <- psm(Surv(follow_time_5y, DEATH_5y) ~ age+ID_SEX+MH_CCI_total_score, 
          data =sci_20190505, dist='lognormal')

f2 <- cph(Surv(follow_time_5y, DEATH_5y) ~ age+ID_SEX+MH_CCI_total_score, 
               data =sci_20190505,x=TRUE,y=TRUE,surv=TRUE, time.inc=1825)

1 Ответ

1 голос
/ 16 мая 2019

В зависимости от того, что вы хотите.

PSM:

psmis - модификация функции суррогата Therneau для подгонки к семейству параметрических моделей выживания времени ускоренного отказа для класса автоматических функций anova, fastbw, калибровки, проверки и других. Hazard.psm, Survival.psm, Quantile.psm и S-функции Mean.psmcre-ate, которые аналитически оценивают функции опасности, выживаемости, квантиля и среднего (ожидаемого значения) как функции времени или вероятностей и значений линейного предиктора.

CPH:

Модификация функции Терно Кокша для соответствия модели Кокса и ее растяжение, модель Андерсена-Гилла. Последний учитывает интервал зависящие от времени переменные, зависящие от времени слои и повторяющиеся События. Метод Survival для объекта, созданного cph, возвращает S-функция для вычисления оценок функции выживания. Метод Quantile для cph возвращает функцию S для вычисления квантилей времени выживания (по умолчанию медиана).

Итак, чтобы ответить на ваш вопрос: "Какая разница?"

Разница в используемой модели.

psm (параметрическая модель выживания) использует модель выживания, основанную на функциях и их параметрах. Хорошая статья для параметрического выживания: this

cph (Модель пропорциональных рисков Кокса и расширения) использует модель Кокса (и модель Андерсона-Гилла), которая основана на функциях опасности. Вы можете проверить статью в Википедии здесь

...