从 Cox PH 模型预测概率

Question

我正在尝试使用 cox 模型来预测时间（称为停止）后的失败概率 3.

bladder1 <- bladder[bladder$enum < 5, ] 
coxmodel = coxph(Surv(stop, event) ~ (rx + size + number)  + 
        cluster(id), bladder1)
range(predict(coxmodel, bladder1, type = "lp"))
range(predict(coxmodel, bladder1, type = "risk"))
range(predict(coxmodel, bladder1, type = "terms"))
range(predict(coxmodel, bladder1, type = "expected"))

但是predict函数的输出都不在0-1范围内。有什么函数或者如何使用lp预测和基线风险函数来计算概率？

Answer 1

请阅读 predict.coxph 的帮助页面。 None 其中应该是概率。一组特定协变量的线性预测变量是相对于所有预测变量值均值的假设（并且很可能不存在）案例的对数风险比。 'expected' 最接近概率，因为它是事件的预测数量，但它需要指定时间，然后在观察开始时除以风险数量。

在 predict 的帮助页面上提供的示例中，您可以看到预测事件的总和接近实际数字：

> sum(predict(fit,type="expected"), na.rm=TRUE)
[1] 163

> sum(lung$status==2)
[1] 165

我怀疑您可能想使用 survfit 函数，因为事件的概率是 1-生存概率。

?survfit.coxph

此处出现类似问题的代码：Adding column of predicted Hazard Ratio to dataframe after Cox Regression in R

既然您建议使用 bladder1 数据集，那么这就是指定时间=5 的代码

 summary(survfit(coxmodel), time=5)
#------------------
Call: survfit(formula = coxmodel)

 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
    5    302      26    0.928  0.0141        0.901        0.956

那将 return 作为一个列表，其中生存预测作为名为 $surv:

的列表元素

> str(summary(survfit(coxmodel), time=5))
List of 14
 $ n       : int 340
 $ time    : num 5
 $ n.risk  : num 302
 $ n.event : num 26
 $ conf.int: num 0.95
 $ type    : chr "right"
 $ table   : Named num [1:7] 340 340 340 112 NA 51 NA
  ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "records" "n.max" "n.start" "events" ...
 $ n.censor: num 19
 $ surv    : num 0.928
 $ std.err : num 0.0141
 $ lower   : num 0.901
 $ upper   : num 0.956
 $ cumhaz  : num 0.0744
 $ call    : language survfit(formula = coxmodel)
 - attr(*, "class")= chr "summary.survfit"
> summary(survfit(coxmodel), time=5)$surv
[1] 0.9282944

从 Cox PH 模型预测概率

Predict probability from Cox PH model

r

cox-regression

survival-analysis