Perguntas com a marcação «cox-model»

Pesquisei o pacote de mouses e ainda não descobri uma maneira de usar as várias imputações para criar um modelo de Cox e validá-lo com a função do pacote rmsvalidate() . Aqui está um código de amostra do que tenho até agora, usando o conjunto de dados veteran: library(rms) library(survival) …

8 r  survival  cox-model  data-imputation  rms 

Espero que alguém possa me ajudar com qual modelo (fragilidade, estratos ou cluster) devo usar para meus dados. Como emparelhei dados, preciso levar isso em consideração ao modelar o Cox PH e não tenho certeza de qual modelo me dará um resultado mais preciso. Meu estudo analisava o tempo que …

8 survival  cox-model  frailty  paired-data 

Tenho uma pergunta que gostaria de fazer para a comunidade. Recentemente, fui convidado a fornecer análises estatísticas para um estudo prognóstico de marcadores tumorais . Eu usei principalmente essas duas referências para guiar minha análise: McShane LM, et al. Recomendações de relatórios para estudos prognósticos de marcadores tumorais (REMARK). J …

8 predictive-models  survival  epidemiology  biostatistics  cox-model 

Esse é um problema que me atormenta há muito tempo e não encontrei boas respostas em livros didáticos, no Google ou no Stack Exchange. Eu tenho um conjunto de dados de> 100.000 pacientes para os quais quatro tratamentos estão sendo comparados. A questão da pesquisa é se a sobrevivência é …

7 survival  cox-model  proportional-hazards 

Não sei como gerar covariáveis ​​dependentes do tempo em R para usar a regressão cox. Eu sei que você precisa reorganizar seu conjunto de dados em intervalos entre os horários dos eventos. Eu acredito que posso fazer isso com os tutoriais flutuando. Depois disso, embora eu esteja preso. O que …

7 data-transformation  cox-model  time-varying-covariate 

Estou tentando executar um modelo de sobrevivência usando a abordagem Weibull, mas o problema é que tenho covariáveis ​​que variam no tempo. Estou usando o pacote de sobrevivência em R. Minha ligação é: output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull") que gera …

7 r  survival  cox-model  weibull