R survSplit 在指定時間分割生存數據集

說明

給定一個生存數據集和一組指定的切割時間，在每個切割時間將每個記錄拆分為多個子記錄。新數據集將采用“計數過程”格式，其中包含每條記錄的開始時間、停止時間和事件狀態。

用法

survSplit(formula, data, subset, na.action=na.pass,
            cut, start="tstart", id, zero=0, episode,
                              end="tstop", event="event")

參數

formula	模型公式
data	一個 DataFrame
subset , na.action	要保留的數據行
cut	要切割的時間點向量
start	帶有開始時間變量名稱的字符串(如果需要，將創建)
id	帶有要創建的新 id 變量名稱的字符串(可選)。如果數據集尚未包含標識符，這可能很有用。
zero	如果 start 尚不存在，則這是原始記錄開始的時間。
episode	帶有新劇集變量名稱的字符串(可選)
end	事件時間變量名稱的字符串
event	帶有審查指標名稱的字符串

細節

原始數據中的每個區間在給定點處被切割；如果原始行為 (15, 60]，切割向量為 (10,30, 40)，則生成的數據集的間隔為 (15,30]、(30,40] 和 (40, 60])。

最終數據集中的每一行將完全位於一個切割間隔內。輸出每行的間隔由 episode 變量顯示，其中 1= 小於第一個切點，2= 第一個和第二個切點之間，等等。對於上麵的示例，值將為 2、3 和4.

使用公式作為第一個參數調用該例程。公式的右側可用於界定應保留的變量；通常人們會使用 ~ .作為簡寫來保留它們。該例程將嘗試保留變量名稱，例如Surv(adam, joe, fred)~. 將生成一個數據集，其中 tstart 、 end 和 event 選項具有相同的變量名稱，而不是默認值。當然，如果這些選項存在，則將使用任何用戶指定的值。然而，例行公事並不複雜；它僅對簡單名稱進行替換。例如，調用 Surv(time, stat==2) 不會保留 "stat" 作為事件變量的名稱。

缺少時間或狀態的數據行將原樣複製，除非 na.action 參數的默認值 na.pass 發生更改。但在後一種情況下，任何變量缺少的任何行都將被刪除，這很少是我們所期望的。

值

新的、更長的 DataFrame 。

例子

fit1 <- coxph(Surv(time, status) ~ karno + age + trt, veteran)
plot(cox.zph(fit1)[1])
# a cox.zph plot of the data suggests that the effect of Karnofsky score
#  begins to diminish by 60 days and has faded away by 120 days.
# Fit a model with separate coefficients for the three intervals.
#
vet2 <- survSplit(Surv(time, status) ~., veteran,
                   cut=c(60, 120), episode ="timegroup")
fit2 <- coxph(Surv(tstart, time, status) ~ karno* strata(timegroup) +
                age + trt, data= vet2)
c(overall= coef(fit1)[1],
  t0_60  = coef(fit2)[1],
  t60_120= sum(coef(fit2)[c(1,4)]),
  t120   = sum(coef(fit2)[c(1,5)]))

也可以看看

Surv , cut , reshape