안녕하세요 교수님
항상 많은 도움 주셔서 감사하고
특히 최근에 나온 autoReg package를 통해 손쉽게 publication ready 상태로 출력하게 해주셔서 정말
정말 많은 도움 받았습니다. 또한 어려워서 R로 구현하지 못하고 있었던 Grey test도 가능하게 해주셔서 논문 작성에 많은 도움이 될꺼같습니다.
제가 최근에 관심 있는건 예후 예측 점수 만들기 인데요. 사실 점수 만드는 거 자체는 cox를 이용하여 하였는데요,
그 이후 이점수로 survival을 예측할때 필요한 값을 어떻게 추출해야하는지 모르겠습니다.
공부해보니...
The probability of death at time ‘‘t’’ can be estimated by the equation:
(여기서 CLIF-C ACLF 장소에 다른 예측점수를 넣으려고 하는데요)
인데요, 여기에 적용하기 위해서는
28day, 90day, 180day, 365day각각의 cumulated baseline hazard (CI(t) and the score coefficient(베타(t)가 필요하는데요,
이 CI(t)와 베타 (t)를 어떻게 구해야할까요?
제가 구글링해서 떠듬떠듬 만든 코드는 다음과 같습니다.
fit1<-coxph(Surv(SUD,Final_Pt)~new_score, data=abc)
fit1
#cumulated baseline hazard estimate
sv0<-survfit(fit1,newdata=data.frame(new_score=0)) <- 이게 맞을까요...?;;
summary(sv0)
#28-days
s28<-min(summary(sv0)$surv[summary(sv0)$time<=28]) <- 이게 맞을까요...?;;
s28
#baseline hazard maybe for 28-days is
CL28<-1-s28
CL28
Comment 1
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cardiomoon
2022.02.11 13:24
1) Grey test가 뭔지 모르겠습니다.
2) 콕스모형을 잘 만들고 해석하실 수 있으면 예측점수는 만드실수 있을 것 같은데요. 꼭 만들어야 하나요? 그러면 validation 을 위한 data set이 필요할 것 같은데요.
3) 28day, 90day, 180day, 365day 생존은 colon 데이터를 예로 들면 다음과 같이 합니다.
data(cancer,package="survival")
fit=survfit(Surv(time,status)~rx+sex,data=colon)
summary(fit,times = c(29,10,180,385))
beta(t)는 coxph() 함수의 결과인 회귀계수입니다.
그 외에는 질문을 잘 모르겠습니다