本內(nèi)容為【科研私家菜】R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與臨床預(yù)測模型系列課程
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R語言機(jī)器學(xué)習(xí)與臨床預(yù)測模型19--生存分析之Fine-Gray檢驗(yàn)
01 Fine-Gray檢驗(yàn)
存在競爭風(fēng)險(xiǎn)的情況下聘裁，Kaplan-Meier的方法是不準(zhǔn)確的，因?yàn)槲覀儾荒芗俣ㄈ绻S訪時(shí)間足夠長，受試者將會發(fā)生感興趣的事件竭宰。累積發(fā)生率（CIF）是給定事件發(fā)生的子分布兼贡，被廣泛應(yīng)用于競爭風(fēng)險(xiǎn)分析。 Fine和Gray（1999）提出的分布的比例風(fēng)險(xiǎn)模型旨在擬合感興趣事件的累積發(fā)生率只酥。關(guān)于Fine & Gray 模型褥实，可以參考文獻(xiàn)：“A Proportional Hazards Model for the Subdistribution of a Competing Risk. Jason P. Fine and Robert J. Gray,Journal of the American Statistical AssociationVol. 94, No. 446 (Jun., 1999), pp. 496-509”.
在分析某事件發(fā)生時(shí)間時(shí)呀狼，如果該事件被其他事件阻礙，即存在競爭風(fēng)險(xiǎn)损离。
使用R的cmprsk程輯包進(jìn)項(xiàng)Fine-Gray檢驗(yàn)與競爭風(fēng)險(xiǎn)模型哥艇。筆者認(rèn)為讀者在具體應(yīng)用過程中要注意兩點(diǎn)：
第一，有選擇性的使用Fine-Gray檢驗(yàn)與競爭風(fēng)險(xiǎn)模型僻澎，如果終點(diǎn)事件存在競爭風(fēng)險(xiǎn)事件貌踏，而且極有可能對結(jié)論產(chǎn)生影響，那采用這個(gè)模型才是合適的窟勃，這個(gè)模型并非一定比Cox模型更優(yōu)祖乳，這兩個(gè)模型應(yīng)該互為補(bǔ)充；
第二秉氧，競爭風(fēng)險(xiǎn)考慮的競爭風(fēng)險(xiǎn)事件也是有限的凡资，目前僅是把Cox模型的二分類終點(diǎn)擴(kuò)展為三分類，即結(jié)局事件谬运，刪失和競爭風(fēng)險(xiǎn)事件隙赁，即便如此，結(jié)果解讀也變得很困難梆暖。讀者在方法選擇的時(shí)候應(yīng)該做出更充分的評估和嘗試伞访。
# Examples
# simulated data to test
set.seed(10)
ftime <- rexp(200)
fstatus <- sample(0:2,200,replace=TRUE)
cov <- matrix(runif(600),nrow=200)
dimnames(cov)[[2]] <- c('x1','x2','x3')
print(z <- crr(ftime,fstatus,cov))
summary(z)
z.p <- predict(z,rbind(c(.1,.5,.8),c(.1,.5,.2)))
plot(z.p,lty=1,color=2:3)
crr(ftime,fstatus,cov,failcode=2)
# quadratic in time for first cov
crr(ftime,fstatus,cov,cbind(cov[,1],cov[,1]),function(Uft) cbind(Uft,Uft^2))
#additional examples in test.R
02 模型評估
library(aod)
wt <- wald.test(mod1$var,mod1$coef,Terms = 4:6)
# Wald test:
# ----------
#
# Chi-squared test:
# X2 = 14.0, df = 3, P(> X2) = 0.0029
Examples
data(orob2)
fm <- quasibin(cbind(y, n - y) ~ seed * root, data = orob2)
# Wald test for the effect of root
wald.test(b = coef(fm), Sigma = vcov(fm), Terms = 3:4)
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