在Cox模型之后合并输入数据

Question

我想在表中推算一些缺失的数据，并在推算的表上运行Cox Model。

我可以在我的数据上运行估算，并在估算的数据上运行cox模型，但我不知道如何查看数据集的cox输出，其中一些值是估算的(即，我特别需要在输出中包含危险比和P值)。

这些命令包括：

>library("mice")
>Table <-read.table("TestTable",stringsAsFactors=TRUE,header=TRUE)

然后，我确保我的相关变量是因子(例如，队列可以是0或1，以确保它们被视为不同的类别)。

> Table$Cohort <-as.factor(Table$Cohort)
> Table$Sex <-as.factor(Table$Sex)
> Table$Type <-as.factor(Table$Type)
> Table$Grade <-as.factor(Table$Grade)
> Table$Comorbidity <-as.factor(Table$Comorbidity)
> Table$SNP1 <-as.factor(Table$SNP1)
> Table$SNP2 <-as.factor(Table$SNP2)

然后，我重新调整这些因子，以便稍后更容易解释Cox模型：

>Table$SNP1 <-relevel(Table$SNP1,"WT")
>Table$SNP2 <-relevel(Table$SNP2,"WT")
>Table$Grade <-relevel(Table$Grade,"1")
>Table$Comorbidity <-relevel(Table$Comorbidity,"1")

然后我输入数据: polyreg用于两个以上级别的分类数据，logreg用于三个级别的因素。

imp <-mice(Table,maxit=5,seed=12345,me=c("","","","","","","","","","","","polyreg","polyreg","logreg","logreg"))

然后，我在估算的数据集上运行Cox模型：

library("survival")
Table$Survival <-as.numeric(Table$Survival)
cox_with_imp <- with(imp,coxph(Surv(Survival,Event)~strata(Cohort) + strata(Grade) + strata(Comorbidity) + factor(SNP1) + factor(SNP2)))

输出是5个cox模型分析。我在汇集信息时遇到了麻烦。当我输入"pool(cox_with_imp)“时，它会给出一些统计信息。但我想要一个包含HR和P值的“池化”表。

有谁知道我输入的命令，将5个Cox模型合并成一个具有HR和P值的共识Cox模型。

谢谢。

Answer 1

你不能直接组合这些p值来得到有效的推断，因为在零假设下，这些p值是均匀分布的，而Rubin的组合规则需要正态分布或t分布。

Answer 2

您可以编写自己的函数来获得HR，只需对回归系数求幂即可。

piet说的似乎是对的。无法获得p值，但您可以找到一个值，该值表示系数为0的概率。这是由Pr(>|t|)列提供的。有关这方面的理论，请参阅van Burren一书的第45页。