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我试图绘制 pm2.5 暴露与高血压发病率之间的剂量反应关系。我拟合了一个随机效应 cox 模型，其中为研究中心添加了一个随机效应。然后我使用 plotHR 函数来绘制剂量反应关系。但是我遇到了一个错误。下面是我使用的示例 R 代码。

library(survival)
library(coxme) 
library(splines)
library(Greg)

data("eortc")
eortc$age<-rnorm(2323,40,10)

efit1 <- coxph(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt , eortc)
plotHR(efit1,term = 1,xlim = c(30,70))

efit2 <- coxme(Surv(y, uncens) ~ ns(age) + trt + (1|center), eortc)
plotHR(efit2,term = 1,xlim = c(30,70))

我可以使用 plotHR 绘制 efit1，但是在绘制 efit2 时遇到错误，我在 cox 模型中添加了随机效应。任何人都知道如何解决这个问题？谢谢！

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这显示了predict.coxme这种模型可以返回什么。我猜它不会完全令人满意，但我声称它很有用，因为它展示了混合模型是什么样的“引擎盖下”。每个中心都有一个单独的预测，但由于没有声称这些具有任何特定分布，因此以它们的平均值汇总它们的努力在统计上被认为是可疑的。这绘制了模型的指数线性预测变量，该模型涉及没有结的“样条”拟合（这给了你一堆线）。我按trt状态着色：黑色表示“0”，红色表示“1”

plot( eortc$age, exp( predict(efit2)), col=1+(eortc$trt==1) )

效益

trt==0 和 trt==1 组之间的“平均”差异确实显示出来，并且与测量的治疗效果一致 exp(0.705) -> [1] 2.023847，并且在模型中不显着的“年龄”效果是一个非常浅的线性上升。

于 2018-09-04T20:05:26.210 回答