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我想在表中估算一些缺失的数据，并在估算的表上运行 Cox 模型。

我可以在我的数据上运行插补，并在插补数据上运行 cox 模型，但我不明白如何查看数据集中的 cox 输出，其中一些值是插补的（即我特别需要我输出中的风险比和 P 值）。

命令是：

>library("mice")
>Table <-read.table("TestTable",stringsAsFactors=TRUE,header=TRUE)

然后我确保我的相关变量是因素（例如，队列可以是 0 或 1，以确保这些被视为不同的类别）。

> Table$Cohort <-as.factor(Table$Cohort)
> Table$Sex <-as.factor(Table$Sex)
> Table$Type <-as.factor(Table$Type)
> Table$Grade <-as.factor(Table$Grade)
> Table$Comorbidity <-as.factor(Table$Comorbidity)
> Table$SNP1 <-as.factor(Table$SNP1)
> Table$SNP2 <-as.factor(Table$SNP2)

然后我重新调整因素以使 Cox 模型在以后更容易解释：

>Table$SNP1 <-relevel(Table$SNP1,"WT")
>Table$SNP2 <-relevel(Table$SNP2,"WT")
>Table$Grade <-relevel(Table$Grade,"1")
>Table$Comorbidity <-relevel(Table$Comorbidity,"1")

然后我对数据进行了估算：polyreg 用于具有两个以上级别的分类数据，logreg 用于具有 3 个级别的因子。

imp <-mice(Table,maxit=5,seed=12345,me=c("","","","","","","","","","","","polyreg","polyreg","logreg","logreg"))

然后，我运行 Cox 模型以在估算数据集上运行：

library("survival")
Table$Survival <-as.numeric(Table$Survival)
cox_with_imp <- with(imp,coxph(Surv(Survival,Event)~strata(Cohort) + strata(Grade) + strata(Comorbidity) + factor(SNP1) + factor(SNP2)))

输出是 5 个 cox 模型分析。我无法将信息集中在一起。当我输入“pool(cox_with_imp)”时，它会给我一些统计数据。但我想要一个包含 HR 和 P 值的“汇总”表。

有谁知道我输入的命令，将 5 个估算的 Cox 模型汇集到一个具有 HR 和 P 值的共识 Cox 模型中。

谢谢。

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2 回答 2

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您不能直接组合这些 p 值来获得有效的推论，因为在原假设下，这些 p 值是均匀分布的，而鲁宾的组合规则需要正态分布或 t 分布。

于 2015-05-27T14:54:35.467 回答
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不过，您可以编写自己的函数来获取 HR，只需对回归系数取幂即可。

piet 说的似乎是对的。无法获得 p 值，但您可以找到一个值，该值指示系数为 0 的概率。这由 Pr(>|t|) 列给出。有关这方面的理论，请参见 van Burren 的书第 45 页。

于 2015-07-22T22:58:19.047 回答