¿Cómo puedo calcular la supervivencia mediana ajustada por covariables (edad, género y otras covariables)?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 31, 2023 at 1:20 pm

   Sí, puedes calcular el tiempo de supervivencia mediano ajustado para cada grupo utilizando la función coxph del paquete survival en R. Aquí tienes un código de ejemplo para que puedas empezar:

   library(survival)
   
   # Crear datos de ejemplo
   set.seed(123)
   n <- 1000
   time_onset_death <- rexp(n, rate = 0.1)  # tiempos simulados de supervivencia
   Dead <- rbinom(n, 1, prob = pmax(0, pmin(1, time_onset_death/365*0.3 + rnorm(n, sd = 0.1))))  # simulación de censura
   age <- rnorm(n, mean = 50, sd = 10)
   gender <- factor(rbinom(n, 1, prob = 0.5), labels = c("Hombre", "Mujer"))
   group <- as.factor(sample(1:4, size = n, replace = TRUE))
   
   # Ajustar un modelo de riesgos proporcionales de Cox con covariables
   cox_mod <- coxph(Surv(time_onset_death, Dead) ~ age + gender + group)
   
   # Calcular los tiempos de supervivencia mediano ajustados para cada grupo
   med_times <- data.frame(Grupo = levels(group), Tiempo_Mediano_Supervivencia = rep(NA, length(levels(group))))
   for (i in 1:length(levels(group))) {
     group_i <- levels(group)[i]
     nuevos_datos <- data.frame(age = mean(age), gender = "Hombre", group = group_i)
     if (!is.null(match.call(cox_mod$call)$strata)) {
       nuevos_datos[strsplit(match.call(cox_mod$call)$strata, " +")[[1]]] <- 1
     }  
     med_times[i, "Tiempo_Mediano_Supervivencia"] <- summary(survfit(cox_mod, newdata = nuevos_datos), times = 0.5)$median
   }
   
   # Imprimir resultados
   med_times
   

   El código genera datos de ejemplo para time_onset_death, Dead, age, gender y group. Luego, ajusta un modelo de riesgos proporcionales de Cox para time_onset_death con Dead como resultado, y age, gender y group como covariables. Finalmente, calcula los tiempos de supervivencia mediano ajustados para cada grupo mediante la creación de un nuevo marco de datos con la edad media, el primer nivel de gender y cada nivel de group por turno, y utilizando la función survfit para calcular la función de supervivencia para cada nuevo conjunto de datos.

   Ten en cuenta que el código asume que las variables age y gender son variables numéricas y de factor, respectivamente, y que la variable group es una variable de factor con niveles del 1 al 4. Es posible que necesites modificar el código para que coincida con las variables de tu conjunto de datos.

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