J'essaie d'estimer l'effet de 2 médicaments ( drug1
, drug2
) sur la probabilité de chute d'un patient ( event
). Les patients peuvent tomber plus d'une fois et peuvent être mis ou retirés des médicaments à tout moment.
Ma question est de savoir comment les données doivent être structurées en fonction de la période (jours), en particulier s'il doit y avoir un chevauchement entre les jours. Il y a deux raisons pour lesquelles je pense que ma structure est mauvaise, la première étant apparemment incorrecte N
. Je reçois également des erreurs lorsque la période de temps est un seul jour (c. time1=4
-à- d . time2=4
) Et je ne sais pas comment celles-ci doivent être codées. L'heure de début des entrées suivantes doit-elle être l'heure de fin de l'entrée précédente? Je l'ai essayé dans les deux sens (avec et sans chevauchement), et bien que le chevauchement supprime l'avertissement, le N
est toujours incorrect.
Warning message:
In Surv(time = c(0, 2, 7, 15, 20, 0, 18, 27, 32, 35, 39, 46, 53, :
Stop time must be > start time, NA created
En ce moment, j'ai mis en place les données où le début de la prochaine entrée est le lendemain. Les patients uniques sont identifiés par leur chart numbers
.
Time1 Time2 Drug1 Drug2 Event ChartNo
0 2 1 0 0 123
3 10 1 1 1 123
11 14 1 1 1 123
0 11 0 1 0 345
0 19 1 0 1 678
0 4 0 1 0 900
5 18 1 1 0 900
Le patient 123 était sous médicament1 du début au jour 2, après quoi il a ajouté du médicament2. Ils sont passés du jour 3 au jour 10 avec les deux drogues avant de tomber la première fois, puis sont tombés une deuxième fois au jour 14 alors qu'ils prenaient toujours les deux drogues. Le patient 345 a pris 11 jours de drogue2 sans tomber (puis a été censuré), etc.
L'estimation réelle ressemble à ceci:
S <- Srv(time=time1, time2=time2, event=event)
cox.rms <- cph(S ~ Drug1 + Drug2 + cluster(ChartNo), surv=T)
Ma principale préoccupation est que le n
pour mon analyse serait 2017
(le nombre de lignes dans les données), alors qu'en réalité je n'ai que 314
des patients uniques. Je ne suis pas sûr que ce soit normal ou le résultat d'une erreur que j'ai commise en cours de route.
> cox.rms$n
Status
No Event Event
1884 133
La même chose est vraie lors de l'utilisation à coxph()
partir du package de survie.
n= 2017, number of events= 133
Le nombre d'événements est cependant correct.
Ce message semble l'avoir mis en place avec le `` chevauchement '' que j'ai décrit, mais je ne suis pas sûr du N
, et ils ne semblent pas être regroupés ID
.
+cluster(ChartNo)
terme doit prendre en compte la préoccupation des observations répétées. Une autre approche serait d'ajouter+ (1|subject)
à une analyse coxme :: coxme.