La interpretación de la razón de riesgo en un modelo spline en la continua exposición

Question

Estoy teniendo problemas en la interpretación de la salida de Cox proporción modelo de riesgos con una spline término en una exposición continua.

En el ejemplo de abajo (pseudo-código de R) veo que hay una parte importante, la relación no lineal entre la circulación de los niveles de albúmina y el riesgo de muerte:

library(pspline)
library(survival)

## create the survival object
surv.death <- Surv(age_at_death , dead_or_not)

## fit survival model
fit.death <- coxph(surv.death ~ pspline(albumin_baseline, df=4) + age_baseline + sex + smokes)

## get predicted values for fitted spline
predicted <- predict(fit.death , type = "terms" , se.fit = TRUE , terms = 1)

## plot lines
plot( albumin_baseline , exp(predicted$fit) , type="n" )
lines( sm.spline(albumin_baseline , exp(predicted$fit)) , col = "red" , lty = 1 )
lines( sm.spline(albumin_baseline , exp(predicted$fit + 1.96 * predicted$se)) , col = "orange" , lty = 2 )
lines( sm.spline(albumin_baseline , exp(predicted$fit - 1.96 * predicted$se)) , col = "orange" , lty = 2 )

Estoy luchando para interpretar la Relación de Riesgo que se trazan en el eje-y. Puedo ver, por supuesto, que el riesgo de muerte es mucho mayor en el período de seguimiento, si usted tiene bajos de albúmina.

Lo que quiero saber es (por ejemplo) lo que el Cociente de Riesgo de 2 correspondiente con una albúmina valor de 3.5 g/dL es -- 2x el riesgo comparado con qué? Estoy luchando con el conceptualmente porque es diferente a la manera de comparar un lineal de la relación de riesgo (es decir, aumento de riesgo por unidad de exposición).

Muchas gracias por todos tus aportes, y mis disculpas si no es un duplicado, no pude encontrar la misma pregunta o una respuesta a mi pregunta en un tema similar!

Answer 1

Para conseguir una buena interpretación, yo la compararía con un punto de referencia significativo. En tu ejemplo, la mediana de la Albúmina de la puntuación es sobre 4.25. Así que usted podría decir algo como "La estimación de riesgo de un sujeto, con 3,5 g/dL es de aproximadamente 2 / .9 = 2.22 veces mayor cuando se compara con la de un sujeto con 4.25 g/dL (mediana de Albúmina puntuación en nuestros datos), si todas las demás variables son iguales". El .9 se obtuvo a partir de eyeballing el cociente de riesgo a partir de la gráfica.

¿Suena razonable?