绘制 r 中 cox 回归的生存曲线时的新数据

Question

我试图通过在使用变量交互时绘制 cox 回归来绘制调整后的生存曲线。

阅读 survfit.coxph 页面https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/survfit.coxph.html我看到参数“newdata”

newdata 
a data frame with the same variable names as those that appear in the coxph formula. It is also valid to use a vector, if the data frame would consist of a single row.

The curve(s) produced will be representative of a cohort whose covariates correspond to the values in newdata. Default is the mean of the covariates used in the coxph fit.

我想在我的 cox 输出中绘制交互的线条。 即如果我的 cox 输出看起来像：

                    coef exp(coef) se(coef)      z       p
 Drug2           -0.1345     0.876   0.1812 -0.732 4.5e-01
 Drug3           -0.3678     0.719   0.0816 -3.966 7.2e-05
 Drug4            0.0468     1.063   0.0432  0.932 3.4e-01
 Sex              0.2574     1.294   0.0786  3.133 1.2e-03
 Sex:Drug2       -0.1283     0.880   0.1809 -0.709 4.8e-01
 Sex:Drug3       -0.3226     0.724   0.0817 -3.950 7.8e-05
 Sex:Drug4        0.0524     1.054   0.0574  0.913 3.6e-01

我想在与Sex交互后为我的 Drug 变量绘制新的生存曲线。

这让我newdata了这个newdata参数。

与调用 newdata 相比，不包括 newdata 和仅使用协变量的平均值有什么区别？ 在这一点上，我什至不知道如何正确构建 newdata。

如果任何人都可以给我我如何去建立任何指针newdata根据我的Cox模型，什么是它的意义相比，只是利用平均值。 在根据 cox 数据绘制这个新的生存图时，我应该期待我的原始生存曲线中有相同数量的线。

Answer 1

您仍然将调整后的平均生存作为隐式“基线生存曲线”，但基于新数据的曲线的风险比将从 1.0 偏移 exp(coef) 的一个因子。 您输入代表您想要估计的特征的值，并且expand.grid函数将创建协变量的所有 2way 组合。 不清楚您是如何对 Sex 建模的，但从输出看来，它是一个数字而不是一个因子，我假设存在一个单位差异。 尝试：

plot( survfit( my.fit, newdata=expand.grid(Sex=c(1,2), drug=factor(1:4) ) ) )