R中时变Covariate Cox比例风险模型的数据格式

2023年9月3日 243次阅读

我正在尝试在R中开发一个随时间变化的Cox比例风险(CPH)模型,并且想知道是否有人生成了任何代码来帮助格式化用于时变/时间相关CPH模型的计数结构的数据.

为了使问题可重现且稍微简单,我提取了前100行数据,其中包含4个变量(id,date,y和x). id是唯一的主题标识符.日期是每个id的0到n天观察的整数序列. y是危害分析的状态或结果,x是随时间变化的协变量.在此示例中,一旦发生y = 1,将审查每个主题的数据,并且理想输出数据帧中不应包括其他数据.

构造数据使得每个受试者具有对应于每天观察的1行.

head(test)
id date y x
1     0 0 0
1     1 0 1
1     2 0 1
1     3 0 1
1     4 0 1
1     5 0 0

但是,据我所知,R中的cph函数要求时变协变量的结构使得起始和结束变量需要重新编码为3行,间隔为(0,1)和(1,5) (5,6)表示上述头部(测试)代码块中的数据.

可以使用以下代码重建前100行数据：

dput(test)
structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 
5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 
8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 
9, 9, 9), date = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 
3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 
3, 4, 5, 6, 7, 8, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), y = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 1, 0, 0, 0), x = c(0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("id", 
"date", "y", "x"), row.names = c(NA, -100L), class = "data.frame")

理想情况下,我试图重新编码这些数据,以便输出：

head(ideal_output)
id start end y x
1      0   1 0 0
1      1   5 0 1
1      5   6 0 0
1      6   7 0 1
1      7   9 0 0
1      9  11 0 1
1     11  20 0 0
2      0   8 0 0
3      0   1 0 0
3      1   3 0 1
3      3   4 0 0
3      4   6 0 1
3      6   7 1 1
4      0   2 0 0
4      2   4 0 1
4      4   7 0 0
5      0   9 0 0
6      0   7 0 0
7      0   1 0 0
7      1   2 0 1
7      2   3 0 0 
7      3   4 1 0
8      0   3 0 0
8      3   4 1 1
9      0   2 0 0
9      2   5 0 1
9      5   6 1 1

我已经手动完成了上面的ideal_output创建,但这是一个容易出错的过程,对于我需要评估的数百个id和几个协变量来说是站不住脚的.因此,在开发处理此数据格式化挑战的自动方式时,将非常感谢任何帮助.谢谢！

最佳答案 我认为Survsplit()函数是你问题的答案.

看着：
http://www.rdocumentation.org/packages/eha/functions/SurvSplit

或者,尝试谷歌：第5章扩展和分层考克斯 – nus.edu.sg

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