Come ottenere previsioni in termini di tempo di sopravvivenza da un modello di Cox PH?

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Voglio sviluppare un modello di previsione (Cox PH) per la mortalità per tutte le cause in un set di dati di partecipanti di cui (quasi) tutti sono deceduti al termine del follow-up (ad es. 1 anno).

Invece di prevedere il rischio assoluto di morire in un determinato momento, vorrei prevedere il tempo di sopravvivenza (in mesi) per ogni individuo.

È possibile ottenere tali previsioni in R (ad esempio da un oggetto coxph) e, in caso affermativo, come posso farlo?

Molte grazie in anticipo!

survival  prediction  cox-model 
— rapinare
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Risposte:

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Il modello dei rischi proporzionali di Cox non modella il pericolo sottostante, che è ciò di cui avresti bisogno per prevedere un tempo di sopravvivenza del genere: questa è sia la grande forza del modello sia uno dei suoi principali svantaggi.

Se sei particolarmente interessato ad ottenere stime della probabilità di sopravvivenza in determinati punti temporali, ti indirizzerei verso modelli di sopravvivenza parametrici (noti anche come modelli temporali di fallimento accelerato). Questi sono implementati nel survivalpacchetto per R e ti daranno distribuzioni parametriche del tempo di sopravvivenza, in cui puoi semplicemente collegare il tempo che ti interessa e ottenere una probabilità di sopravvivenza.

— fomite
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Grazie per la tua risposta. Non sono particolarmente interessato ad ottenere stime della probabilità di sopravvivenza in un determinato momento, ma piuttosto al tempo di sopravvivenza previsto per ciascun individuo. Quindi, anziché ad esempio "la probabilità di sopravvivere a 1 anno è del 10%", vorrei ottenere previsioni come "il tempo di sopravvivenza previsto per questo individuo è di 10 mesi". È possibile ottenere tali previsioni da un modello Cox PH o AFT?
— Rob,
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@Rob Credo che non sia ancora realizzabile in un modello Cox PH. È perfettamente fattibile con un modello AFT, anche se la complessità di ottenere una stima dipenderà probabilmente da quante covariate hai.
— Fomite,
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Grazie, esaminerò i modelli AFT. Ho letto della previsione dei tempi di sopravvivenza individuali, ma sembra che la sopravvivenza umana sia così incerta che nemmeno la migliore analisi statistica non può fornire previsioni a numero singolo di uso reale per i singoli pazienti. ( link ) ..
— Rob,
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@Rob È corretto: tutte queste tecniche parlano delle tendenze nelle popolazioni . Il tentativo di prevedere con precisione una determinata persona è una causa persa e non è un uso appropriato dello strumento.
— Fomite,
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Vista la letteratura disponibile che ho trovato, penso che tu abbia ragione riguardo alla previsione dei singoli tempi di sopravvivenza. Tuttavia, entrambi i modelli Cox e AFT sono certamente strumenti adeguati per la previsione di singoli rischi assoluti in determinati punti temporali (ad esempio, consultare i libri di Harrell e Steyerberg ).
— Rob,
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@statBeginner Sì. Richiede due passaggi:

x <- survfit(cox.ph.model, newdata = dataset)
dataset$Results <- summary(x)$table[,"median"]

ma non sono sicuro che il tempo mediano alla sopravvivenza sia abbastanza preciso.

— Akshay
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Concordo con @akshay sul fatto che il tempo di sopravvivenza mediano, sebbene utile, potrebbe non essere appropriato per singoli casi, specialmente se si prevede un tempo per l'evento. I tempi di sopravvivenza individuali possono essere incredibilmente eterogenei, quindi consiglierei cautela usando qualsiasi tempo di sopravvivenza mediano per la previsione.
— Seanosapien,
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