如何呈现包含时变协变量的生存数据并使模型适合R.

Question

我想使用名为timereg的R包中的aalen()函数执行包含时变协变量的生存分析。 但是，我仍然对如何在数据框中显示数据以及如何指定模型公式感到困惑。

这是一个组成的数据集：

subject_id survival_time weight height outcome_indicator
1 3 65 1.8 0
1 4 68 1.8 0
1 7 70 1.8 1
2 2 55 1.6 0
2 9 53 1.6 0
3 2 62 1.7 0
3 3 65 1.7 0
3 5 64 1.7 0
3 6 66 1.7 0

以下是一些解释：

1. 有3个研究对象，由subject_id变量确定，并分别进行3次，2次，4次随访。
2. weight是一种随时间变化的协变量。
3. height与时间无关，因此对于每个受试者，每次随访都保持不变。
4. 假设survival_time时间的单位是年，那么感兴趣的事件发生在第7年的主题1。
5. 主题2和3都是正确的审查案例。
6. 属于同一主题的每个跟进都可以通过survival_time进行排序。

最后，我的问题列表（即使你没有得到所有的答案，或者我的解决方案是正确的，请不要犹豫，发表评论）：

1. 我是否正确提供包含时变协变量的生存数据？
2. 如果第一个问题的答案是“否”，那么请您指出问题是什么并提供一些解释？
3. 假设数据集没问题，那么如何指定模型公式并拟合aalen模型（或包含时变协变量的任何其他模型）？ 是这样的：

aalen(formula = Survf(survival_time, outcome_indicator) ~ const(height) + weight, data = data_set, id = data_set$subject_id)

其中Survf()函数用于组合两个与结果相关的变量; const()用于表示随时间变化的协变量，保留其他协变量; data_set是数据帧的名称; 和id参数用于关联同一主题的不同行？

Answer 1

这可能不是表示这些数据的正确方法。 从变量survival_time的排序来看，这些是协变量变化的群组时间。 您需要一个滞后的事件时间来指示观察的“开始”，对于第一个患者记录设置为0。 现在，您对数据进行格式化的方式已经使分母时间平方，降低了发生率，并将风险比减弱到零。

拿第一个参与者：事实上他们从0到7被观察。第一个记录是0到3，下一个：3到4，最后4到7.你在哪里明确告诉R？ R不知道这些记录属于同一个人。 R现在认为有3人随后累计3 + 4 + 7 = 14年有1个事件而不是7年有1个事件（发病率从14 ppy到7 ppy）。