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考虑附加的（虚拟）样本 csv 文件，其中使用两种方法（即方法 A 和方法 B）来评估癌症患者的进展时间 (PFS)。对于每位患者，我们还有总生存期 (OS)。

在此处输入图像描述

从此处以 CSV 格式提供的数据

我想调查的是方法 A 或 B 的 PFS 是否能更好地预测患者的总体存活率。

我考虑了两个 Cox 模型，其中 PFS（方法 A 或 B）作为时间相关协变量（使用 coxph）包含在内，然后比较两个模型的性能，例如使用 C-index 或 Brier 分数（例如使用 pec 库）。这种方法合理吗？

不幸的是，我已经在努力正确设置所需的数据框（因为尽管相关列中的疾病进展与基础数据不对应，但通过 tmerge 生成的 methodA 或 B 列包含 NA 值）：

library(survival)

df_test <- read.table(file = "https://www.dropbox.com/s/vqns04vheqt57nk/cox.csv?dl=1", header = TRUE, sep=";")

df_test_methodA<-tmerge(data1=df_test,data2=df_test,id=Patient_ID,
                endpt = event(OS_time, OS_event),
                methodA = tdc(Method_A_PFS_time,Method_A_PFS_event))

  df_test_methodB<-tmerge(data1=df_test,data2=df_test,id=Patient_ID,
                    endpt = event(OS_time, OS_event),
                    methodB = tdc(Method_B_PFS_time,Method_B_PFS_event))

View(df_test_methodA)
View(df_test_methodB)

您的帮助和意见将不胜感激。谢谢你。

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