将预测变量从列表传递到考克斯模型

Question

我正在运行从 survminer 包中构建一个非常简单的 cox 模型。

surv_object <- Surv(time, event)
model <- coxph(surv_object ~ female + age + ethnicity + imd, data = df)

我需要运行多个 Cox 模型，对于每个模型，我的预测变量都会改变。我将所有预测变量都存储在一个单独的数据框中，例如（我们称之为 pred_df）：

> pred_df    

# A tibble: 4 x 2
       predictor    endpoint 
       <chr>        <chr>    
     1 female       Mortality
     2 age          Mortality
     3 ethnicity    Mortality
     4 imd          Mortality

有没有一种简单的方法可以将项目从 predictor 列传递到 coxph()？像这样：

coxph(surv_object ~ predictors, data = df)

我已经尝试过的：

我已经按照这些思路尝试了一个相当笨拙的 hack：

pred_vars <- pred_df %>% 
     pull(predictor) %>%                 # extract column values as a vector
     paste(collapse = " + ") %>%         # combine values in a string
     parse(text = . )                    # parse the string as an expression

model <- coxph(surv_object ~ eval(pred_vars), data = df)

R 实际上理解这一点，运行s 模型。但输出是无法解释的。该模型似乎运行但不输出单个预测变量，即 female、age、ethnicity 和 imd。相反，它只是输出 eval(pred_vars)

Call:
coxph(formula = Surv(time, event) ~ eval(pred_vars), data = df)

  n= 62976, number of events= 12882 
   (3287 observations deleted due to missingness)

                     coef exp(coef)  se(coef)     z Pr(>|z|)    
eval(pred_vars) 3.336e-05 1.000e+00 5.339e-06 6.249 4.14e-10 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

                exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
eval(pred_vars)         1          1         1         1

Concordance= 0.515  (se = 0.003 )
Rsquare= 0.001   (max possible= 0.989 )
Likelihood ratio test= 38.28  on 1 df,   p=6e-10
Wald test            = 39.04  on 1 df,   p=4e-10
Score (logrank) test = 39.07  on 1 df,   p=4e-10

一定有更简单的方法吗？

Answer 1

尝试重新制定。

formula <- reformulate(
  termlabels = pred_df[[1, "predictor"]],
  response = pred_df[[1, "endpoint"]]
)
coxph(formula = formula, data = df)

Answer 2

您可以使用 as.formula 和 paste(..., collapse = " + ") 在 base R 中执行此操作，例如...

foo <- as.formula(paste0("Surv(time, event) ~ ", paste(pred_df$predictors, collapse = " + ")))

该行的结果：

> foo
Surv(time, event) ~ female + age + ethnicity + imd

然后您只需将 foo 传递给您对 coxph 的调用。

将预测变量从列表传递到考克斯模型

Passing predictors to a cox model from a list

r

list

parameter-passing

batch-processing

cox-regression