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我正在使用生存包在 R 中进行分层 cox 回归：

cox <- coxph(response~strata(x), data=data)

这很好用，但是在使用采样包时，生存包中的分层功能被隐藏了，不能直接使用。

但是，使用显式命名空间调用它survival::strata不会创建分层分析：

library(survival)

# sample data
mort28day <- c(1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1)
daysurv <- c(4,29,24,29,29,29,29,19,29,29,29,3,9,29,15,29,29,11,29,5,13,20,22,29,16,21,9,29,29,15)
levo <- c(0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
acbi30 <- data.frame(mort28day, daysurv, levo)

# create survival object
test.Surv <- Surv(acbi30$daysurv, acbi30$mort28day)

test.surv_fit_1 <- survfit(coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_2 <- survfit(coxph(test.Surv~survival::strata(levo), data=acbi30))

所以，

test.surv_fit_1$strata
# levo=0 levo=1 
#    12      3 

test.surv_fit_2$strata
# NULL

为什么会这样？当它被隐藏时我如何访问这个功能sampling::strata（除了分离采样包;-)

我正在使用 R 版本 2.15.2

谢谢， DeltaKappa

更新：

作为将生存::strata 与我所做的采样包一起使用的解决方法

library(survival)
library(sampling, pos="package:base")

它在基本包的正上方加载具有低搜索优先级的采样包。那我可以做

coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30)

在显式调用时sampling::strata。

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1 回答 1

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评论中正确描述了失败的大致原因，但没有提供一个非常简单的修复。正如您所指出的，该strata函数未公开，但使用三冒号运算符 ( :::) 可以让您绕过该方面：

test.surv_fit_1 <- survfit(coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_2 <- survfit(coxph(test.Surv~survival:::strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_1
#--------
Call: survfit(formula = coxph(test.Surv ~ strata(levo), data = acbi30))

        n events median 0.95LCL 0.95UCL
levo=0 25     13     24      19      NA
levo=1  5      2     NA      13      NA

test.surv_fit_2
#-------------
Call: survfit(formula = coxph(test.Surv ~ survival:::strata(levo), 
    data = acbi30))

      n events median 0.95LCL 0.95UCL
[1,] 30     15     24      19      NA

在使用包的情况下，这是否是正确的解决方案sampling，我无法发表意见，但它肯定会绕过survival:::strata函数的屏蔽。

于 2021-09-19T19:53:35.080 回答