Установка ограниченных кубических сплайнов в модели Cox

Question

Я хотел бы исследовать предполагаемую U-образную ассоциацию некоторого постоянного фактора риска с моей болезнью предпочтения, используя регрессию пропорциональных рисков Кокса. До сих пор, я сделал это с R и survival пакет как так

library(survival) 
coxph(Surv(entry, exit, status) ~ pspline(my.risk.factor, df = df)) 

Однако, хотя документация, к сожалению, не слишком многословен, мне кажется, что эти шлицы не ограничены (т.е. вынуждены быть линейный в хвостах) и, следовательно, показывают высокую дисперсию в хвостах, а также меня раздражает, что я должен поставить желаемую сложность подгонки (по аргументу df). Я бы предпочел это сделать в пакете mgcv, который может автоматически регулировать сложность подгонки, но AFAIK не поддерживает модели cox.

Могу ли я это сделать с R, и если да, то как?

Answer 1

В пакете «rms» используется rcs (ограниченные кубические сплайны), которые, по словам Харрелла, являются линейными в хвостах, и это согласуется с моим опытом. Вы не получаете оценку авто df, как вы могли бы в пакете «mgcv».