Как построить модель Кокса опасности со шлицами

Question

У меня есть следующая модель:

coxph(Surv(fulength, mortality == 1) ~ pspline(predictor)) 

где fulength является продолжительность наблюдения (включая смертность), предсказатель является предиктором смертности.

Выход выше команды заключается в следующем:

      coef se(coef) se2 Chisq DF p  
pspline(predictor), line 0.174 0.0563 0.0562 9.52 1.00 0.002 
pspline(predictor), nonl      4.74 3.09 0.200 

Как я могу построить эту модель, так что я получаю хорошую извилистую линию с 95% доверительными полосами и отношением рисков по оси у? Что я стремлюсь что-то похожее на это:

Answer 1

Это когда вы получаете, когда вы запускаете первый пример в CPH СУР-пакета:?

n <- 1000 
set.seed(731) 
age <- 50 + 12*rnorm(n) 
label(age) <- "Age" 
sex <- factor(sample(c('Male','Female'), n, 
       rep=TRUE, prob=c(.6, .4))) 
cens <- 15*runif(n) 
h <- .02*exp(.04*(age-50)+.8*(sex=='Female')) 
dt <- -log(runif(n))/h 
label(dt) <- 'Follow-up Time' 
e <- ifelse(dt <= cens,1,0) 
dt <- pmin(dt, cens) 
units(dt) <- "Year" 
dd <- datadist(age, sex) 
options(datadist='dd') 
S <- Surv(dt,e) 

f <- cph(S ~ rcs(age,4) + sex, x=TRUE, y=TRUE) 
cox.zph(f, "rank")    # tests of PH 
anova(f) 
plot(Predict(f, age, sex)) # plot age effect, 2 curves for 2 sexes 

Поскольку комбинация пакетов rms/Hmisc использует графики решетки, аннотация с предельной функцией плотности возраста должна выполняться с помощью функций решетки. С другой стороны, если вы хотите изменить значение ответа на относительный риск, вы можете просто добавить аргумент «FUN = ехр» на Предсказать вызов и relable график, чтобы получить:

png(); plot(Predict(f, age, sex, fun=exp), ylab="Relative Hazard");dev.off()