Lo Que El Análisis De Supervivencia Modelo Debo Usar?

Question

Lo siento si esta pregunta es demasiado amplia como para que esta junta directiva. Estoy tratando de averiguar un modelo de supervivencia para mis datos. Ahora mismo la tengo organizada por país, año, "cur", que es mi principal IV, y el evento. Tengo un ejemplo de mis datos a continuación. Mi problema es que mi principal IV los cambios en el tiempo y que puede tener múltiples eventos por país. Parece tener dos de estos debe ser posible en un modelo de supervivencia, pero no sé qué modelo en concreto me gustaría necesita o qué paquete de R para mirar hacia. Agradecería cualquier consejo. De nuevo pido disculpas si esta pregunta no es suficientemente específica para esta junta.

id country year cur event 191 Suriname 1975 0.1269722 0 192 Suriname 1976 0.3103358 0 193 Suriname 1977 0.3103358 0 194 Suriname 1978 0.3103358 0 195 Suriname 1979 0.3103358 0 196 Suriname 1980 0.3571018 1 197 Suriname 1981 0.1718919 0 198 Suriname 1982 0.1718919 0 199 Suriname 1983 0.1718919 0 200 Suriname 1984 0.1718919 0 201 Suriname 1985 0.3442552 0 202 Suriname 1986 0.3442552 0 203 Suriname 1987 0.3665857 0 204 Suriname 1988 0.3560681 0 205 Suriname 1989 0.3671406 0 206 Suriname 1990 0.3671406 1 207 Suriname 1991 0.3671406 0 208 Suriname 1992 0.3671406 0 ...

Editar:

Gracias a todos por la información y la discusión. Mis eventos aquí, régimen de fracaso, teóricamente, puede suceder más de una vez en un año, sino en el marco de tiempo que estoy mirando es muy raro, hasta el punto de casi no sucede. Yo también soy sensible hasta el punto de que sólo tengo nivel de año los datos de mi IV y en los eventos que pueden ocurrir en diferentes puntos dentro de un año. Sin embargo los datos no es lo suficientemente detallados como para ir a un periodo de tiempo inferior a un año. Creo que puedo vivir con un año de largos intervalos sin realmente faltan un montón de matices. Tengo cerca de 100 años de datos con 10.000 ish país-año de observaciones y 360ish eventos así que no creo que me caiga demasiado con año a nivel de datos. Tampoco estoy preocupado por la dirección de la causalidad aquí y en el IV es una medida que debe ser relativamente estable durante todo el año.

Edición #2

Tengo otro más técnico R pregunta si alguien sigue leyendo esto. He añadido otra columna, por lo que cada año tiene un final de año. Los datos que ahora se ve así:

id country year year_end cur event 191 Suriname 1975 1976 0.1269722 0 ...

Luego me encontré con esta CoxPH modelo:

coxph(Surv(año, year_end, evento) ~ v2x_corr, data = z)

Sin embargo estoy preocupado de que yo podría haber tratado a cada país-año como totalmente separados caso.

Answer 1

Esta es una situación con eventos recurrentes (es decir, posiblemente más de uno) y el tiempo dependen de las covariables, que con un poco de cuidado puede ser manejado con bastante facilidad. Por ejemplo, esto se puede hacer en R con la coxph() función en el survival paquete--si los datos tienen el formato correcto. Necesita especificar sus datos con líneas separadas por el tiempo de los intervalos de interés para cada tema, sobre el cual covariable valores son constantes y que puede ser terminado por un evento. Hay herramientas en el paquete (por ejemplo, el tmerge() función) para hacer de este formato más fácil. Esta viñeta proporciona algunos ejemplos. Probablemente habrá una curva de aprendizaje involucrados las primeras veces que lo intente.

Pensar cuidadosamente si el análisis de supervivencia es en realidad va a ser adecuada para su problema. Consulte esta página para alguna discusión. También considere cuidadosamente el punto planteado por @AdamO con respecto a lifetable versus el análisis de supervivencia. Si usted hace uso de la Cox análisis de supervivencia con un tiempo-dependiente de la covariable, los valores justo antes de cada evento de tiempo que entran en la regresión. Si la covariable valores son de fin de año, pero el acontecimiento sucedido durante el año, luego de que no es apropiado como el potencial de la dirección causal es incorrecta. Que problema puede ser manejado por re-formateo de los datos. Con los datos sólo viene una vez al año, algunos sugieren un tiempo discretos análisis de la supervivencia en lugar de la constante de tiempo del modelo implícito en coxph(), pero yo no tengo experiencia con eso.

Yo no soy un gran fan de los modelos paramétricos como es @MichaelChernick, pero si usted tiene un determinado modelo teórico en cuenta que también podría ser un enfoque razonable.

Answer 2

Pruebe un método paramétrico primera. Si el ajuste es adecuado uso. De lo contrario, el método de Kaplan-Meier de supervivencia puede ser utilizado.