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我想拟合一个 Fine&Gray 竞争风险调整模型，包括抵消。在其他类型的模型中，我习惯于简单地输入 >offset(x)，这将添加一个系数为 1 的偏移量。我尝试使用包 riskRegression 中的 FGR 函数来做同样的事情。我没有收到警告消息，但随后我注意到带有和不带有 offset(x) 的模型的系数对于其他变量完全相同

例子：

#install.packages(riskRegression")
library(riskRegression)
matrix <- matrix(c(3,6,3,2,5,4,7,2,8,2,
               0.8,0.6,0.4,0.25,0.16,0.67,0.48,0.7,0.8,0.78,
               60,55,61,62,70,49,59,63,62,64,
               15,16,18,12,16,13,19,12,15,14,
               0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,
               345,118,225,90,250,894,128,81,530,268),
             nrow=10,ncol=6)
df <- data.frame(matrix)
colnames(df) <- c("x","y","z", "a","event","time")

fit <- FGR(Hist(time,event)~ offset(x)+a+y+z, data=df, cause=1)
fit
fit2 <- FGR(Hist(time,event)~ a+y+z, data=df, cause=1)
fit2

如果您运行此脚本，您可以看到 a、y 和 z 的系数没有改变，而您没有收到无法使用偏移量的警告（因此显然它只是简单地忽略了 offset(x)）。

有人知道在 FGR 中包含 x 作为偏移量（即系数固定为 1）的方法吗？（编辑：或者另一种方法来计算具有固定 x 的 a、y 和 z 的正确系数？）

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1 回答 1

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您可以将生存包用于具有偏移的 Fine-Gray 模型。只需将您想要偏移的变量包装为offset(var). 我将下面的模型设置为模型事件 1。请参见下面的代码：

library(survival)

matrix <- matrix(c(3,6,3,2,5,4,7,2,8,2,
                   0.8,0.6,0.4,0.25,0.16,0.67,0.48,0.7,0.8,0.78,
                   60,55,61,62,70,49,59,63,62,64,
                   15,16,18,12,16,13,19,12,15,14,
                   0,2,1,0,1,1,0,1,2,0,
                   345,118,225,90,250,894,128,81,530,268),
                 nrow=10,ncol=6)
df <- data.frame(matrix)
colnames(df) <- c("x","y","z", "a","event","time")

coxph(Surv(time,event==1)~ offset(x)+a+y+z, data=df)
于 2018-04-05T14:33:35.123 回答