Как получить выход из совокупного коэффициента опасности из coxph?

Question

Как получить результат от суммарного коэффициента опасности от coxph?

У меня есть coxmodel

coxfit <- coxph(Surv(combi$survival, combi$realdeath) ~ combi$meanrr, combi) 

и получить выход

# Call: 
# coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ combi$meanrr, 
#  data = combi) 
# 
#     coef exp(coef) se(coef)  z  p 
# combi$meanrr -0.004140 0.995869 0.000905 -4.57 4.8e-06 
# 
# Likelihood ratio test=21.9 on 1 df, p=2.94e-06 
# n= 311, number of events= 70 

Я знаю, что я могу рассчитать соотношение риска вручную с hr = exp(-0.004140) и ci= exp(-0.004140-1.96*0.000905), exp(-0.004140+1.96*0.000905)

Это даст мне HR увеличение единицы с доверительным интервалом.

Есть функция, которая даст мне результаты в виде вектора или data.frame? Предпочтительно, если я мог бы определить количество единиц, представляющих интерес, как

somefunction(coxfit, unit_step)

, но только вычисления совокупного рациона опасности прекрасно

Answer 1

резюме (coxfit) дает правильный ответ

coxph(formula = Surv(combi$survival, realdeath) ~ meanrr, data = combi) 

    n= 311, number of events= 70 

      coef exp(coef) se(coef)  z Pr(>|z|)  
meanrr -0.0041399 0.9958687 0.0009055 -4.572 4.83e-06 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

     exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 
meanrr 0.9959  1.004 0.9941 0.9976 

Concordance= 0.661 (se = 0.035) 
Rsquare= 0.068 (max possible= 0.92) 
Likelihood ratio test= 21.86 on 1 df, p=2.938e-06 
Wald test   = 20.9 on 1 df, p=4.83e-06 
Score (logrank) test = 21.24 on 1 df, p=4.051e-06 

где отношение риска для одной единицы увеличилась дается, как ехр (коэф) и доверительный интервал как нижний/верхний .95

Answer 2

Вы можете извлечь кумулятивную опасность использования basehaz() или survfit().

Typing str(basehaz(coxfit)) или str(survfit(coxfit)) в вашем случае для вашей модели позволит выявить структуру объекта данных, а также предоставляет подсказку, что basehaz(coxfit)$hazard или survfit(coxfit)$cumhaz дает вектор/dataframe дружественного выход вы были после.

В справочных письмах по телефону ?basehaz указывается, что предпочтительным является подход survfit(), и в последнем случае он предоставляет исчерпывающий выход, включая CI.