Add.times in R relsurv

Question

Я новичок в кодировании и R. В настоящее время работает с пакетом relsurv. Для этого я хотел бы рассчитать относительную выживаемость в определенные моменты времени.

Я использую следующий для оценки РСА на пять лет:

rcurve2 <- rs.surv(Surv(time_days17/365.241,event_17)~1+ 
    ratetable(age = age_diagnosis*365.241, sex = sex, 
    year = year_diagnosis_days), data = survdata, ratetable = swepop, 
    method="ederer1",conf.int=0.95,type="kaplan-meier", 
    add.times = 5*365.241) 

summary(rcurve2) 

Однако я получаю тот же результат в моем кратком выходе независимо от того, какого номера я ставлю после add.times т.е. для всех точек события/cenasoring (см. ниже)

time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
0.205 177  1 0.9944 0.00562  0.9834  1.005 
0.627 176  1 0.9888 0.00792  0.9734  1.004 
0.742 175  1 0.9831 0.00968  0.9644  1.002 
0.827 174  1 0.9775 0.01114  0.9559  1.000 
0.849 173  1 0.9718 0.01242  0.9478  0.996 
0.947 172  1 0.9662 0.01356  0.9400  0.993 
...cont. 

У меня явно не получается! Был бы благодарен за вашу помощь!

Answer 1

Очень хороший вопрос!

При добавлении «мнимых» раз используя add.times, они автоматически цензуре, а также не показать с помощью функции резюме(). Чтобы увидеть ваше проживание раз установить цензуру = TRUE:

summary(rcurve2, censored = TRUE) 

Теперь вы должны найти свой добавленное время в списке ниже.

Пример

Используя встроенный в данных с relsurv пакета

data(slopop) 
data(rdata) 

#note the last argument add.times=1000 
rcurve2 <- rs.surv(Surv(time,cens)~sex+ratetable(age=age*365.241, sex=sex, 
     year=year), ratetable=slopop, data=rdata, add.times = 1000) 

При использовании резюме (rcurve2) время 1000 обыкновение появляться:

>summary(rcurve2) 
[...] 
    973 200  1 0.792 0.03081  0.734  0.855 
    994 199  1 0.790 0.03103  0.732  0.854 
1002 198  1 0.783 0.03183  0.723  0.848 
[...] 

НО используя резюме (rcurve2, censored = TRUE) он будет!

>summary(rcurve2, censored=TRUE) 
[...] 
    973 200  1 0.792 0.03081  0.734  0.855 
    994 199  1 0.790 0.03103  0.732  0.854 
1000 198  0 0.791 0.03106  0.732  0.854 
1002 198  1 0.783 0.03183  0.723  0.848 
[...]