如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6095

最近我们被客户要求撰写关于生存分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。

本文演示了如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

读取样本数据

 D=D[!is.na(apply(D,1,mean)),] ; dim(D)

<!---->

## [1] 416   7

查询部分数据（结果和预测因子）

head(D)

<!---->

##   time status      age albumin edema protime bili
## 1  400      1 58.76523    2.60   1.0    12.2 14.5
## 2 4500      0 56.44627    4.14   0.0    10.6  1.1
## 3 1012      1 70.07255    3.48   0.5    12.0  1.4
## 4 1925      1 54.74059    2.54   0.5    10.3  1.8
## 5 1504      0 38.10541    3.53   0.0    10.9  3.4
## 6 2503      1 66.25873    3.98   0.0    11.0  0.8

模型0和模型1的结果数据和预测变量集

outcome=D[,c(1,2)]
covs1<-as.matrix(D[,c(-1,-2)])
covs0<-as.matrix(D[,c(-1,-2, -7)])

head(outcome)

<!---->

##   time status
## 1  400      1
## 2 4500      0
## 3 1012      1
## 4 1925      1
## 5 1504      0
## 6 2503      1
``````
head(covs0)

<!---->

##        age albumin edema protime
## 1 58.76523    2.60   1.0    12.2
## 2 56.44627    4.14   0.0    10.6
## 3 70.07255    3.48   0.5    12.0
## 4 54.74059    2.54   0.5    10.3
## 5 38.10541    3.53   0.0    10.9
## 6 66.25873    3.98   0.0    11.0
``````
head(covs1)

<!---->

##        age albumin edema protime bili
## 1 58.76523    2.60   1.0    12.2 14.5
## 2 56.44627    4.14   0.0    10.6  1.1
## 3 70.07255    3.48   0.5    12.0  1.4
## 4 54.74059    2.54   0.5    10.3  1.8
## 5 38.10541    3.53   0.0    10.9  3.4
## 6 66.25873    3.98   0.0    11.0  0.8

---

点击标题查阅往期内容

R语言生存分析数据分析可视化案例

左右滑动查看更多

01

02

03

04

推理  

<span style="color:#333333"><span style="color:#333333"><code><span style="color:#000000">t0</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">365</span><span style="color:#687687">*</span><span style="color:#009999">5</span>
<span style="color:#000000">x</span><span style="color:#687687"><-</span><span style="color:#000000">IDI </span><span style="color:#687687">(</span><span style="color:#000000">outcome</span>, <span style="color:#000000">covs0</span>, <span style="color:#000000">covs1</span>, <span style="color:#000000">t0</span>, <span style="color:#000000">npert</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">200</span><span style="color:#687687">)</span> ;</code></span></span>

输出 

##     Est. Lower Upper p-value
## M1 0.090 0.052 0.119       0
## M2 0.457 0.340 0.566       0
## M3 0.041 0.025 0.062       0

M1表示IDI

M2表示NRI

M3表示中位数差异

图形演示

本文摘选 《 R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

---

点击标题查阅往期内容

R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例\
R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者\
R语言生存分析: 时变竞争风险模型分析淋巴瘤患者\
R语言生存分析可视化分析\
R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化\
R语言生存分析数据分析可视化案例\
R语言ggsurvplot绘制生存曲线报错 : object of type ‘symbol‘ is not subsettab\
R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标\
R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图\
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化\
R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例