基於加權 cox 回歸的調整后生存曲線

Question

我正在嘗試根據對 R 中的案例隊列數據集執行的加權 cox 回歸制作調整后的生存曲線，但不幸的是，我無法使其工作。 因此，我希望你們中的一些人能夠弄清楚為什么它不起作用。

為了說明問題，我使用（並稍微調整了）“Package 'survival'”文檔中的示例，這意味着我正在使用：

data("nwtco")

subcoh <- nwtco$in.subcohort
selccoh <- with(nwtco, rel==1|subcoh==1)
ccoh.data <- nwtco[selccoh,]
ccoh.data$subcohort <- subcoh[selccoh]
ccoh.data$age <- ccoh.data$age/12 # Age in years

fit.ccSP <- cch(Surv(edrel, rel) ~ stage + histol + age, 
                data =ccoh.data,subcoh = ~subcohort, id=~seqno, cohort.size=4028, method="LinYing")

數據集如下所示：

   seqno instit histol stage study rel edrel      age in.subcohort subcohort
4      4      2      1     4     3   0  6200 2.333333         TRUE      TRUE
7      7      1      1     4     3   1   324 3.750000        FALSE     FALSE
11    11      1      2     2     3   0  5570 2.000000         TRUE      TRUE
14    14      1      1     2     3   0  5942 1.583333         TRUE      TRUE
17    17      1      1     2     3   1   960 7.166667        FALSE     FALSE
22    22      1      1     2     3   1    93 2.666667        FALSE     FALSE

然后，我嘗試使用ggadjustedcurves的 ggadjustedcurves 函數來說明調整后生存曲線中stage段的影響：

library(suvminer)
ggadjustedcurves(fit.ccSP, variable = ccoh.data$stage, data = ccoh.data)
#Error in survexp(as.formula(paste("~", variable)), data = ndata, ratetable = fit) : 
#  Invalid rate table

但不幸的是，這不起作用。 誰能弄清楚為什么？ 這可以以某種方式修復或以其他方式完成嗎？

本質上，我正在尋找一種方法來以圖形方式說明連續變量在對案例隊列數據集執行的加權 cox 回歸中的影響，所以我通常也會有興趣了解是否有其他選擇而不是調整后的生存曲線？

Answer 1

引發錯誤的兩個原因。

1. ggadjcurves function 沒有被賦予 coxph.object`，它的 halp 頁面指示是設計的第一個 object。
2. variable參數的指定不正確。 指定列的正確方法是使用與公式中的名稱之一匹配的長度為 1 的字符向量。 你給了它一個向量，它的值是一個長度為 1154 的向量。

此代碼成功：

 fit.ccSP <- coxph(Surv(edrel, rel) ~ stage + histol + age, 
                 data =ccoh.data)
 ggadjustedcurves(fit.ccSP, variable = 'stage', data = ccoh.data)

它可能無法回答您的願望，但確實回答了您問題的“為什么錯誤”部分。 您可能想回顧一下 Therneau、Cynthia S Crowson 和 Elizabeth J Atkinson 在他們關於調整曲線的論文中使用的方法：
https://cran.r-project.org/web/packages/survival/vignettes/adjcurve.pdf