繪制 r 中 cox 回歸的生存曲線時的新數據

Question

我試圖通過在使用變量交互時繪制 cox 回歸來繪制調整后的生存曲線。

閱讀 survfit.coxph 頁面https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/survfit.coxph.html我看到參數“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 輸出中繪制交互的線條。 即如果我的 cox 輸出看起來像：

                    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

我想在與Sex交互后為我的 Drug 變量繪制新的生存曲線。

這讓我newdata了這個newdata參數。

與調用 newdata 相比，不包括 newdata 和僅使用協變量的平均值有什么區別？ 在這一點上，我什至不知道如何正確構建 newdata。

如果任何人都可以給我我如何去建立任何指針newdata根據我的Cox模型，什么是它的意義相比，只是利用平均值。 在根據 cox 數據繪制這個新的生存圖時，我應該期待我的原始生存曲線中有相同數量的線。

Answer 1

您仍然將調整后的平均生存作為隱式“基線生存曲線”，但基於新數據的曲線的風險比將從 1.0 偏移 exp(coef) 的一個因子。 您輸入代表您想要估計的特征的值，並且expand.grid函數將創建協變量的所有 2way 組合。 不清楚您是如何對 Sex 建模的，但從輸出看來，它是一個數字而不是一個因子，我假設存在一個單位差異。 嘗試：

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