随机效应考克斯模型
random effects Cox model
我正在尝试绘制 pm2.5 暴露与高血压发病率之间的剂量反应关系。我拟合了一个随机效应 cox 模型，其中为研究中心添加了随机效应。然后我使用 plotHR 函数绘制剂量反应关系。但是我遇到了一个错误。下面是我使用的示例 R 代码。
library(survival)
library(coxme)
library(splines)
library(Greg)
data("eortc")
eortc$age<-rnorm(2323,40,10)
efit1 <- coxph(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt , eortc)
plotHR(efit1,term = 1,xlim = c(30,70))
efit2 <- coxme(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt + (1|center), eortc)
plotHR(efit2,term = 1,xlim = c(30,70))
我可以使用 plotHR 绘制 efit1，但在绘制 efit2 时遇到错误，其中我在 cox 模型中添加了随机效应。任何人都知道如何解决这个问题？谢谢！
这显示了 predict.coxme 可以 return 这种模型。我猜它不会完全令人满意，但我声称它很有用，因为它展示了混合模型是什么样的 "underneath the hood"。每个中心都有一个单独的预测，但由于没有人声称这些有任何特定的分布，因此在统计上将它们汇总起来的努力被认为是可疑的。这绘制了涉及 "spline" 的模型的取幂线性预测变量，没有结点（这给你一堆线）。我按 trt 状态着色：黑色代表“0”，红色代表“1”
plot( eortc$age, exp( predict(efit2)), col=1+(eortc$trt==1) )
trt==0 和 trt==1 组之间的 "average" 差异确实显示出来，并且与 exp(0.705) -> [1] 2.023847 和 "age" 的测量治疗效果一致在模型中不显着的是非常浅的线性上升。
我正在尝试绘制 pm2.5 暴露与高血压发病率之间的剂量反应关系。我拟合了一个随机效应 cox 模型，其中为研究中心添加了随机效应。然后我使用 plotHR 函数绘制剂量反应关系。但是我遇到了一个错误。下面是我使用的示例 R 代码。
library(survival)
library(coxme)
library(splines)
library(Greg)
data("eortc")
eortc$age<-rnorm(2323,40,10)
efit1 <- coxph(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt , eortc)
plotHR(efit1,term = 1,xlim = c(30,70))
efit2 <- coxme(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt + (1|center), eortc)
plotHR(efit2,term = 1,xlim = c(30,70))
我可以使用 plotHR 绘制 efit1，但在绘制 efit2 时遇到错误，其中我在 cox 模型中添加了随机效应。任何人都知道如何解决这个问题？谢谢！
这显示了 predict.coxme 可以 return 这种模型。我猜它不会完全令人满意，但我声称它很有用，因为它展示了混合模型是什么样的 "underneath the hood"。每个中心都有一个单独的预测，但由于没有人声称这些有任何特定的分布，因此在统计上将它们汇总起来的努力被认为是可疑的。这绘制了涉及 "spline" 的模型的取幂线性预测变量，没有结点（这给你一堆线）。我按 trt 状态着色：黑色代表“0”，红色代表“1”
plot( eortc$age, exp( predict(efit2)), col=1+(eortc$trt==1) )
trt==0 和 trt==1 组之间的 "average" 差异确实显示出来，并且与 exp(0.705) -> [1] 2.023847 和 "age" 的测量治疗效果一致在模型中不显着的是非常浅的线性上升。