使用sbrier（R）估計Cox生存模型的預測准確性

Question

Graf等人（1999）在一篇論文中提出了綜合Brier評分（IBS），作為生存模型預測准確性的一個很好的衡量標准（參見Wiering等人的綜述論文 ，第23頁）。

它在ipred包中ipred為函數sbrier 。 然而，盡管野薔薇得分定義顯然也適用於Cox比例風險模型，我不能讓sbrier返回布來得分的coxph模型。

這是設置的問題。

library(survival)
library(ipred)
data("DLBCL", package = "ipred")

#Fit coxph model    
smod   <- Surv(DLBCL$time, DLBCL$cens)
coxmod <- coxph(smod ~ IPI, data = DLBCL) # I just chose a significant covariate from DLBCL

現在我想估計IBS。 以下?sbrier

obj  : an object of class Surv.
pred : predicted values. Either a probability or a list of survfit objects.

所以我們有一個幸存對象列表

sbrier(smod, list(survfit(coxmod) ))

或生存概率

sbrier(smod, survfit(coxmod,newdata=DLBCL)$surv )

第一次回歸

Error in sbrier(smod, list(survfit(coxmod))) : 
  pred must be of length(time)

第二

Error in sbrier(smod, survfit(coxmod, newdata = DLBCL)$surv) : 
  wrong dimensions of pred

示例未列出coxph模型。 也許它不受支持。 否則，我哪里出錯了？

Answer 1

您可以使用pec包。

例：

library(pec)
set.seed(18713)
library(prodlim)
library(survival)
dat=SimSurv(100)
pmodel=coxph(Surv(time,status)~X1+X2,data=dat)
perror=pec(list(Cox=pmodel),Hist(time,status)~1,data=dat)
## cumulative prediction error
crps(perror) # between min time and 1
## same thing:
ibs(perror) 

Answer 2

library(survival)
library(ipred)
data("DLBCL", package = "ipred")



smod   <- Surv(DLBCL$time, DLBCL$cens)
coxmod <- coxph(smod ~ IPI, data = DLBCL)
coxmod
Call:
coxph(formula = smod ~ IPI, data = DLBCL)
     coef exp(coef) se(coef)    z      p
IPI 0.505     1.657    0.181 2.79 0.0053
Likelihood ratio test=8.15  on 1 df, p=0.0043
n= 38, number of events= 20 
   (2 observations deleted due to missingness)

僅使用了38次觀察。 在預測之前需要刪除其他人。

DLBCL <- DLBCL[!(is.na(DLBCL$IPI)|is.na(DLBCL$time)|is.na(DLBCL$cens)),]

pred  <- predict(coxmod)
 sbrier(smod, pred,btime=2)

結果

Brier score 
  1.457241 
attr(,"time")
[1] 2

必須指定btime，這意味着無法計算ibs。 我還沒弄明白。