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¿Hay alguna forma de obtener intervalos de confianza para las razones de riesgo de supervivencia en R?

30 Jul, 2023 Programación

En STATA con stmh puedo obtener tasas de razón estratificadas entre dos grupos en un análisis de supervivencia, así como obtener un intervalo de confianza del 95%, el chi-cuadrado y el valor p para esa razón. ¿Existe algo similar en R?

Hasta ahora he avanzado hasta aquí. Utilizando el conjunto de datos lung del paquete survival

library(tidyverse)
library(survival)
head(lung)

Obtuve esto:

inst time status age sex ph.ecog ph.karno pat.karno meal.cal wt.loss
3 306 2 74 1 1 90 100 1175 NA
3 455 2 68 1 0 90 90 1225 15
3 1010 1 56 1 0 90 90 NA 15
5 210 2 57 1 1 90 60 1150 11
1 883 2 60 1 0 100 90 NA 0
12 1022 1 74 1 1 50 80 513 0 
I've found `survRate` from `biostat3` which can give stratified event rate information

library(biostat3)
survRate(Surv(time, status) ~ sex, data=lung)


Obtuve esto:

|        | tstop | event | rate        | lower       | upper       |
|--------|-------|-------|-------------|-------------|-------------|
| sex=1  | 1     | 39086 | 0.002865476 | 0.002359424 | 0.003447912 |
| sex=2  | 2     | 30507 | 0.001737306 | 0.001301362 | 0.002272439 |

```R
And can get the rate ratio by extracting the rate elements

Obtenga la tasa para el sexo 1

sex_1 <- survRate(Surv(time, status) ~ sex, data=lung) %>%
    filter(sex == 1) %>%
    purrr::pluck("rate")

Obtenga la tasa para el sexo 2

sex_2 <- survRate(Surv(time, status) ~ sex, data=lung) %>%
    filter(sex == 2) %>%
    purrr::pluck("rate")

Obtenga la razón

sex_2 / sex_1

Obtuve esto: 0.6062888

Esto es un buen comienzo, pero en STATA con `stmh` también puedo obtener un intervalo de confianza del 95%, chi-cuadrado y valor p para esa razón. ¿Existe algo similar en R?
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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Sí, hay funciones similares en R que pueden proporcionarte información similar. Una de las funciones es coxph del paquete survival, que puede realizar una regresión de riesgos proporcionales de Cox estratificada y dar como resultado la razón de riesgo, su intervalo de confianza del 95% y el valor p. Aquí tienes un ejemplo:

    “`{r}

    Ajustar un modelo de riesgos proporcionales de Cox con el sexo como una variable de estratificación

    fit <- coxph(Surv(tiempo, estado) ~ sexo + ph.ecog, data = pulmones)

    Obtener la razón de riesgo, su intervalo de confianza y el valor p

    summary(fit)


    Esto dará como resultado la siguiente información:

```{r}
              coef exp(coef) se(coef)    z      p
sexo2     -0.51469   0.59723  0.15729 -3.27 0.0011
ph.ecog    0.45318   1.57384  0.07683  5.90 <0.001

        exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
sexo2      0.5972     1.6741    0.4333    0.8243
ph.ecog    1.5738     0.6346    1.3247    1.8681

Concordance= 0.676  (se = 0.029 )
Rsquare= 0.098   (máximo posible= 0.872 )
Prueba de razón de verosimilitud= 41.77  en 2 gl,   p=8.882e-10
Prueba Wald            = 20.75  en 2 gl,   p=3.154e-05
Prueba de score (logrank) = 22.38  en 2 gl,   p=1.359e-05

    En este ejemplo, puedes observar que la razón de riesgo para sexo2 (en comparación con sexo1) es de 0.5972, y su intervalo de confianza del 95% es (0.4333, 0.8243). El valor p para la hipótesis nula de no efecto del sexo es de 0.0011. El paquete survival también cuenta con otras funciones, como survdiff, que pueden realizar una prueba de log-rank estratificada y dar como resultado su estadístico de prueba asociado, los grados de libertad y el valor p correspondiente.

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