使用 Coxph 模型的 p 值提取对数秩（分数）测试结果

Question

我在循环中安装了 100 个 coxph 模型副本。我正在尝试为数据框或列表中的每个副本提取具有 p 值的对数秩分数测试结果。我正在使用以下内容。但是，它只给我对数排名分数，而不是 p 值。任何帮助将不胜感激。

我可以共享数据集，但不确定如何附加到这里。

谢谢，克里纳

Repl_List <- unique(dat3$Repl)
doLogRank = function(sel_name) {
dum <- dat3[dat3$Repl == sel_name,]
reg <- with(dum, coxph(Surv(TIME_day, STATUS) ~ Treatment, ties = "breslow"))
LogRank <- with(reg, reg$score) 
}
LogRank <- t(as.data.frame(lapply(Repl_List, doLogRank)))

Answer 1

这是我从 coxph 函数的帮助页面中获取的模拟示例。我只是将数据集复制了 100 次来创建您的场景。我强烈建议开始使用 tidyverse 包来完成此类工作。 broom 是 dplyr 和 tidyr 的重要补充。

library(survival)
library(tidyverse)
library(broom)
  test <- data.frame(time=c(4,3,1,1,2,2,3), 
              status=c(1,1,1,0,1,1,0), 
              x=c(0,2,1,1,1,0,0), 
              sex=c(0,0,0,0,1,1,1))

下面我使用 replicate 函数将数据集复制了 100 次。

r <- replicate(test,n = 100,simplify = FALSE) %>% bind_rows %>% 
  mutate(rep = rep(seq(1,100,1),each=7))

我将 cox 模型设置为一个小函数，我可以将其传递给数据帧的每个副本。

cxph_mod <- function(df) {
  coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), df)
}

下面是拟合模型和提取值的分步过程。

tidyr::nest 数据框 purrr::map 将模型放入每个巢中 nest 是 library(tidyr) 中的函数 map是library(purrr)

中类似于lapply的函数

nested <- r %>% 
  group_by(rep) %>% 
  nest %>% 
  mutate(model = data %>% map(cxph_mod))

查看第一个代表以查看 coxph 输出。您将看到模型对象存储在数据框的单元格中，以便于访问。

nested %>% filter(rep==1)

对于每个模型对象，现在使用 broom 将模型的参数估计和预测放入嵌套数据集中

nested <- nested %>% 
  mutate(
    ests = model %>% map(broom::tidy)
  )

tidyr::unnest 查看您对每个重采样数据集的拟合预测

ests <- unnest(nested,ests,.drop=TRUE) %>% dplyr::select(rep,estimate:conf.high)

在这种情况下，因为我重复同一个数据集 100 次，pvalue 将是相同的，但在您的情况下，您将有 100 个不同的数据集，因此有 100 个不同的 p.values。

ggplot(data=ests,aes(y=p.value,x=rep))+geom_point()

维杰

使用 Coxph 模型的 p 值提取对数秩（分数）测试结果

extract log rank (score) test result wiht p-value for Coxph Model

r

cox