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生存曲线估算
生存曲线在精算师和人口统计学中非常普遍。它特别适用于分组数据。
为了在实际示例中显示此方法，我们首先需要创建聚合数据，即将后续分组并在每个层中计算风险。
基于分组的数据，我们估计会用生存曲线。
nsubs nlost nrisk nevent surv pdf hazard se.surv se.pdf se.hazard
0-1 338 0 338.0 64 1.0000 0.1893 0.2092 0.0000 0.0213 0.0260
1-2 274 4 272.0 41 0.8107 0.1222 0.1630 0.0213 0.0179 0.0254
2-3 229 9 224.5 21 0.6885 0.0644 0.0981 0.0252 0.0136 0.0214
3-4 199 12 193.0 20 0.6241 0.0647 0.1093 0.0265 0.0140 0.0244
4-5 167 9 162.5 13 0.5594 0.0448 0.0833 0.0274 0.0121 0.0231
5-6 145 14 138.0 13 0.5146 0.0485 0.0989 0.0279 0.0131 0.0274
6-7 118 5 115.5 8 0.4662 0.0323 0.0717 0.0283 0.0112 0.0254
7-8 105 8 101.0 9 0.4339 0.0387 0.0933 0.0286 0.0126 0.0311
8-9 88 7 84.5 1 0.3952 0.0047 0.0119 0.0288 0.0047 0.0119
9-10 80 4 78.0 8 0.3905 0.0401 0.1081 0.0288 0.0137 0.0382
10-11 68 4 66.0 5 0.3505 0.0266 0.0787 0.0291 0.0116 0.0352
Nelson-Aalen估计
图形比较
可以绘制不同的生存函数估计值来评估潜在的差异。
可以从估计的生存曲线导出诸如分位数的集中趋势的度量。
q km.quantile km.lower km.upper fh.quantile fh.lower fh.upper
25 0.25 1.333 1.084 1.834 1.333 1.084 1.747
50 0.50 5.418 4.331 6.916 5.418 4.244 6.913
75 0.75 13.673 11.748 16.580 13.673 11.748 15.833
估计半数人的寿命超过5.4年。
第一个四分之一的人在1.3年内死亡，而前四分之三的人的寿命超过1.3岁。
前三分之三的人在13.7年内死亡，而前四分之一的人死亡时间超过13.7岁。
估计量的图形表示（基于使用KM的生存曲线）
参数估算
我们将考虑三种常见的选择：指数，Weibull和log-logistic模型。
flexsurvreg(formula = su_obj ~ 1, data = orca, dist = "exponential")
Estimates:
est L95% U95% se
rate 0.11967 0.10513 0.13621 0.00791
N = 338, Events: 229, Censored: 109
Total time at risk: 1913.673
Log-likelihood = -715.1802, df = 1
AIC = 1432.36
同样，可以用非参数估计图形地比较不同的方法
生存曲线的比较
例如，肿瘤阶段是癌症存活研究中的重要预后因素。我们可以估计和绘制不同颜色的不同组（阶段）的生存曲线。
stage D Y x pt rate lower upper conf.level
1 I 25 336.776 25 336.776 0.07423332 0.04513439 0.1033322 0.95
2 II 51 556.700 51 556.700 0.09161128 0.06646858 0.1167540 0.95
3 III 51 464.836 51 464.836 0.10971611 0.07960454 0.1398277 0.95
4 IV 57 262.552 57 262.552 0.21709985 0.16073995 0.2734597 0.95
5 unkn 45 292.809 45 292.809 0.15368380 0.10878136 0.1985862 0.95
通常，与具有高阶段肿瘤的患者相比，具有较低阶段肿瘤的诊断患者具有较低的（死亡率）。可以使用survfit()函数执行生存函数的整体比较。
Call: survfit(formula = su_obj ~ stage, data = orca)
n events median 0.95LCL 0.95UCL
stage=I 50 25 10.56 6.17 NA
stage=II 77 51 7.92 4.92 13.34
stage=III 72 51 7.41 3.92 9.90
stage=IV 68 57 2.00 1.08 4.82
stage=unkn 71 45 3.67 2.83 8.17
由于低肿瘤阶段的发病率较低，因此肿瘤分期增加的中位生存时间也会减少。可以观察到相同的行为，分别针对不同的肿瘤阶段绘制KM生存曲线。
也可以为每个阶段级别构建整个生存表。这里是每个肿瘤阶段生存表的前3行。
# Groups: strata [5]
time n.risk n.event n.censor surv std.err upper lower strata
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
1 0.17 50 1 0 0.98 0.0202 1 0.942 I
2 0.498 49 1 0 0.96 0.0289 1 0.907 I
3 0.665 48 1 0 0.94 0.0357 1 0.876 I
4 0.419 77 1 0 0.987 0.0131 1 0.962 II
5 0.498 76 1 0 0.974 0.0186 1 0.939 II
6 0.665 75 1 0 0.961 0.0229 1 0.919 II
7 0.167 72 1 0 0.986 0.0140 1 0.959 III
8 0.249 71 1 0 0.972 0.0199 1 0.935 III
9 0.413 70 1 0 0.958 0.0246 1 0.913 III
10 0.085 68 2 0 0.971 0.0211 1 0.931 IV
11 0.162 66 1 0 0.956 0.0261 1 0.908 IV
12 0.167 65 1 0 0.941 0.0303 0.999 0.887 IV
13 0.162 71 1 0 0.986 0.0142 1 0.959 unkn
14 0.167 70 2 0 0.958 0.0249 1 0.912 unkn
15 0.17 68 1 0 0.944 0.0290 0.999 0.892 unkn
arrange_ggsurvplots(glist, print = TRUE, ncol = 2, nrow = 1)
Mantel-Haenszel logrank测试
默认参数rho = 0实现log-rank或Mantel-Haenszel测试。
Call:
survdiff(formula = su_obj ~ stage, data = orca)
N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
stage=I 50 25 39.9 5.573 6.813
stage=II 77 51 63.9 2.606 3.662
stage=III 72 51 54.1 0.174 0.231
stage=IV 68 57 33.2 16.966 20.103
stage=unkn 71 45 37.9 1.346 1.642
Chisq= 27.2 on 4 degrees of freedom, p= 2e-05
Peto＆Peto Gehan-Wilcoxon测试
survdiff(formula = su_obj ~ stage, data = orca, rho = 1)
N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
stage=I 50 14.5 25.2 4.500 7.653
stage=II 77 29.3 39.3 2.549 4.954
stage=III 72 30.7 33.8 0.284 0.521
stage=IV 68 40.3 22.7 13.738 21.887
stage=unkn 71 32.0 25.9 1.438 2.359
Chisq= 30.9 on 4 degrees of freedom, p= 3e-06
不同的测试使用不同的权重来比较生存函数。在实际例子中，他们给出了可比较的结果e-r图转换成关系数据模型，表明不同肿瘤阶段的生存函数是不同的。
建模生存数据
当比较因子水平的生存函数时，非参数检验特别可行。它们非常强大，高效，通常简单/直观。
然而，随着感兴趣因素的数量增加，非参数测试变得难以进行和解释。相反，回归模型对于探索生存与预测因子之间的关系更为灵活。
我们将介绍两种不同的广泛模型：半参数（即比例风险）和参数模型。
CoxPH模型
在我们的例子中，我们将考虑将死亡时间建模为性别，年龄和肿瘤阶段的函数。
可以使用coxph()功能来建立Cox比例风险模型survival。
summary(m1)
Call:
coxph(formula = su_obj ~ sex + I((age - 65)/10) + stage, data = orca)
n= 338, number of events= 229
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
sexMale 0.35139 1.42104 0.14139 2.485 0.012947
I((age - 65)/10) 0.41603 1.51593 0.05641 7.375 1.65e-13
stageII 0.03492 1.03554 0.24667 0.142 0.887421
stageIII 0.34545 1.41262 0.24568 1.406 0.159708
stageIV 0.88542 2.42399 0.24273 3.648 0.000265
stageunkn 0.58441 1.79393 0.25125 2.326 0.020016
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
sexMale 1.421 0.7037 1.0771 1.875
I((age - 65)/10) 1.516 0.6597 1.3573 1.693
stageII 1.036 0.9657 0.6386 1.679
stageIII 1.413 0.7079 0.8728 2.286
stageIV 2.424 0.4125 1.5063 3.901
stageunkn 1.794 0.5574 1.0963 2.935
Concordance= 0.674 (se = 0.02 )
Rsquare= 0.226 (max possible= 0.999 )
Likelihood ratio test= 86.76 on 6 df, p=<2e-16
Wald test = 80.5 on 6 df, p=3e-15
Score (logrank) test = 82.86 on 6 df, p=9e-16
我们可以检查数据是否与每个变量的比例风险假设分别和全局一致。
rho chisq p
sexMale -0.00137 0.000439 0.983
I((age - 65)/10) 0.07539 1.393597 0.238
stageII -0.04208 0.411652 0.521
stageIII -0.06915 1.083755 0.298
stageIV -0.10044 2.301780 0.129
stageunkn -0.09663 2.082042 0.149
GLOBAL NA 4.895492 0.557
显然没有找到违反比例假设的证据。
Cox模型的结果表明性别，年龄和阶段的显着影响。特别是，每增加10年，死亡率就会增加50％。与男性和女性相比，全因死亡率的HR为1.42。此外，估计数中第一阶段和第二阶段之间未发现任何差异。因此，谨慎的做法是将这些主题从数据中排除，并将前两个阶段组合为一个。
round(ci.exp(m2), 4)
exp(Est.) 2.5% 97.5%
sexMale 1.3284 0.9763 1.8074
I((age - 65)/10) 1.4624 1.2947 1.6519
st3III 1.3620 0.9521 1.9482
st3IV 2.3828 1.6789 3.3818
显示和图形化比较多变量Cox模型的结果的便捷方式是通过森林图。
让我们逐步绘制预测的生存曲线，根据拟合的模型确定性别和年龄的值
newd
sex age st3 id
1 Male 40 I+II 1
2 Female 40 I+II 2
3 Male 80 I+II 3
4 Female 80 I+II 4
5 Male 40 III 5
6 Female 40 III 6
7 Male 80 III 7
8 Female 80 III 8
9 Male 40 IV 9
10 Female 40 IV 10
11 Male 80 IV 11
12 Female 80 IV 12
AFT模型
参数模型假设生存时间的分布。
Call:
flexsurvreg(formula = Surv(time, all) ~ sex + I((age - 65)/10) +
st3, data = orca2, dist = "weibull")
Estimates:
data mean est L95% U95% se exp(est) L95%
shape NA 0.93268 0.82957 1.04861 0.05575 NA NA
scale NA 13.53151 9.97582 18.35456 2.10472 NA NA
sexMale 0.53184 -0.33905 -0.66858 -0.00951 0.16813 0.71245 0.51243
I((age - 65)/10) -0.15979 -0.41836 -0.54898 -0.28773 0.06665 0.65813 0.57754
st3III 0.26966 -0.32567 -0.70973 0.05839 0.19595 0.72204 0.49178
st3IV 0.25468 -0.95656 -1.33281 -0.58030 0.19197 0.38421 0.26374
U95%
shape NA
scale NA
sexMale 0.99053
I((age - 65)/10) 0.74996
st3III 1.06012
st3IV 0.55973
N = 267, Events: 184, Censored: 83
Total time at risk: 1620.864
Log-likelihood = -545.858, df = 6
AIC = 1103.716
可以证明，假设指数或威布尔分布的AFT模型可以重新参数化为比例风险模型。
显示eha。
Call:
weibreg(formula = Surv(time, all) ~ sex + I((age - 65)/10) +
st3, data = orca2)
Covariate Mean Coef Exp(Coef) se(Coef) Wald p
sex
Female 0.490 0 1 (reference)
Male 0.510 0.316 1.372 0.156 0.043
I((age - 65)/10) -0.522 0.390 1.477 0.062 0.000
st3
I+II 0.551 0 1 (reference)
III 0.287 0.304 1.355 0.182 0.095
IV 0.162 0.892 2.440 0.178 0.000
log(scale) 2.605 13.532 0.156 0.000
log(shape) -0.070 0.933 0.060 0.244
Events 184
Total time at risk 1620.9
Max. log. likelihood -545.86
LR test statistic 68.7
Degrees of freedom 4
Overall p-value 4.30767e-14
系数的（指数）具有与Cox比例模型的系数的等效解释。
通过将参数提供fn给summary或plot方法，可以汇总或绘制拟合模型的参数的任何函数。例如，Weibull模型下的中位存活率可以概括为
newd <- data.frame(sex = c("Male", "Female"), age = 65, st3 = "I+II")
summary(m2w, newdata = newd, fn = median.weibull, t = 1, B = 10000)
sex=Male, I((age - 65)/10)=0, st3=I+II
time est lcl ucl
1 1 6.507834 4.898889 8.631952
sex=Female, I((age - 65)/10)=0, st3=I+II
time est lcl ucl
1 1 9.134466 6.801322 12.33771
将结果与Cox模型的结果进行比较。
survfit(m2, newdata = newd)
Call: survfit(formula = m2, newdata = newd)
n events median 0.95LCL 0.95UCL
1 267 184 7.00 5.25 10.6
2 267 184 9.92 7.33 13.8
泊松回归
可以证明，Cox模型在数学上等效于对数据的特定变换的泊松回归模型。
我们首先定义观察事件（all == 1）的唯一时间，并使用包中的survSplit()函数survival来分割数据。
head(orca_splitted, 15)
拟合条件泊松回归，其中时间的影响（作为因子变量）可以被边缘化（不估计来提高计算效率）。
mod_poi <- gnm(all ~ sex + I((age-65)/10) + st3, data = orca_splitted,
family = poisson, eliminate = factor(time))
summary(mod_poi)
将从条件Poisson获得的估计值与cox比例风险模型进行比较。
round(data.frame(cox = ci.exp(m2), poisson = ci.exp(mod_poi)), 4)
cox.exp.Est.. cox.2.5. cox.97.5. poisson.exp.Est.. poisson.2.5. poisson.97.5.
sexMale 1.3284 0.9763 1.8074 1.3284 0.9763 1.8074
I((age - 65)/10) 1.4624 1.2947 1.6519 1.4624 1.2947 1.6519
st3III 1.3620 0.9521 1.9482 1.3620 0.9521 1.9482
st3IV 2.3828 1.6789 3.3818 2.3828 1.6789 3.3818
如果我们想要估计基线风险，我们还需要估计泊松模型中时间的影响。
orca_splitted$dur <- with(orca_splitted, time - tstart)
mod_poi2 <- glm(all ~ -1 + factor(time) + sex + I((age-65)/10) + st3,
data = orca_splitted, family = poisson, offset = log(dur))
基线风险包括阶梯函数，其中速率在每个时间间隔内是恒定的。
newd <- data.frame(time = cuts, dur = 1,
sex = "Female", age = 65, st3 = "I+II")
blhaz <- data.frame(ci.pred(mod_poi2, newdata = newd))
ggplot(blhaz, aes(x = c(0, cuts[-138]), y = Estimate, xend = cuts, yend = Estimate)) + geom_segment() +
scale_y_continuous(trans = "log", limits = c(.05, 5), breaks = pretty_breaks()) +
theme_classic() + labs(x = "Time (years)", y = "Baseline hazard")
更好的方法是通过使用例如具有节点（k ）的样条来灵活地模拟基线风险。
exp(Est.) 2.5% 97.5%
(Intercept) 0.074 0.040 0.135
ns(time, knots = k)1 0.402 0.177 0.912
ns(time, knots = k)2 1.280 0.477 3.432
ns(time, knots = k)3 0.576 0.220 1.509
ns(time, knots = k)4 1.038 0.321 3.358
ns(time, knots = k)5 4.076 0.854 19.452
ns(time, knots = k)6 1.040 0.171 6.314
sexMale 1.325 0.975 1.801
I((age - 65)/10) 1.469 1.300 1.659
st3III 1.360 0.952 1.942
st3IV 2.361 1.665 3.347
比较不同的策略
我们可以根据特定协变量模式的预测生存曲线比较之前的策略，如65岁的女性患有肿瘤I期或II期。
newd <- data.frame(sex = "Female", age = 65, st3 = "I+II")
生存函数的图形表示便于比较。
其他分析非线性
我们假设年龄对（log）死亡率的影响是线性的。放宽这一假设的可能策略是拟合Cox模型，其中年龄用二次效应建模。
Call:
coxph(formula = Surv(time, all) ~ sex + I(age - 65) + I((age -
65)^2) + st3, data = orca2)
n= 267, number of events= 184
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
sexMale 2.903e-01 1.337e+00 1.591e-01 1.825 0.0681
I(age - 65) 3.868e-02 1.039e+00 6.554e-03 5.902 3.59e-09
I((age - 65)^2) 9.443e-05 1.000e+00 3.576e-04 0.264 0.7917
st3III 3.168e-01 1.373e+00 1.838e-01 1.724 0.0847
st3IV 8.691e-01 2.385e+00 1.787e-01 4.863 1.16e-06
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
sexMale 1.337 0.7481 0.9787 1.826
I(age - 65) 1.039 0.9621 1.0262 1.053
I((age - 65)^2) 1.000 0.9999 0.9994 1.001
st3III 1.373 0.7284 0.9576 1.968
st3IV 2.385 0.4193 1.6801 3.385
Concordance= 0.674 (se = 0.022 )
Rsquare= 0.216 (max possible= 0.999 )
Likelihood ratio test= 64.89 on 5 df, p=1e-12
Wald test = 63.11 on 5 df, p=3e-12
Score (logrank) test = 67.64 on 5 df, p=3e-13
非线性（即二次项）的值很高，因此没有证据可以拒绝零假设（即线性假设是合适的）。
如果关系是非线性的，则年龄系数不再可以直接解释。我们可以将HR作为年龄的函数以图形方式呈现。我们需要指定一个指示值;我们选择65岁的中位年龄值。
age <- seq(20, 80, 1) - 65
geom_vline(xintercept = 65, lty = 2) + geom_hline(yintercept = 1, lty = 2)
时间依赖系数
该cox.zph()函数可用于绘制个体预测因子随时间的影响，因此可用于诊断和理解非比例风险。
我们可以通过拟合的阶梯函数来放宽比例风险假设，这意味着在不同的时间间隔内有不同的
包中的survSplit()函数survival将数据集划分。
id sex age stage event st3 tstart time all tgroup
1 2 Female 83.08783 III Oral ca. death III 0 0.419 1 1
2 3 Male 52.59008 II Other death I+II 0 5.000 0 1
3 3 Male 52.59008 II Other death I+II 5 7.915 1 2
4 4 Male 77.08630 I Other death I+II 0 2.480 1 1
5 5 Male 80.33622 IV Oral ca. death IV 0 2.500 1 1
6 6 Female 82.58132 IV Other death IV 0 0.167 1 1
I((age - 65)/10) + st3, data = orca3)
coef exp(coef) se(coef) z p
I((age - 65)/10) 0.38184 1.46498 0.06255 6.104 1.03e-09
st3III 0.28857 1.33451 0.18393 1.569 0.1167
st3IV 0.87579 2.40076 0.17963 4.876 1.09e-06
relevel(sex, 2)Male:strata(tgroup)tgroup=1 0.42076 1.52312 0.19052 2.209 0.0272
relevel(sex, 2)Female:strata(tgroup)tgroup=1 NA NA 0.00000 NA NA
relevel(sex, 2)Male:strata(tgroup)tgroup=2 -0.10270 0.90240 0.28120 -0.365 0.7149
relevel(sex, 2)Female:strata(tgroup)tgroup=2 NA NA 0.00000 NA NA
relevel(sex, 2)Male:strata(tgroup)tgroup=3 1.13186 3.10142 1.09435 1.034 0.3010
relevel(sex, 2)Female:strata(tgroup)tgroup=3 NA NA 0.00000 NA NA
Likelihood ratio test=68.06 on 6 df, p=1.023e-12
n= 416, number of events= 184
虽然不显着，但男女比较的风险比在第二时期（5至15年）低于1，而在其他两个时期高于1。
模拟生存百分位数
一个不同但有趣的方法包括模拟生存时间的百分位数。
Call:
ctqr(formula = Surv(time, all) ~ st3, data = orca2, p = p)
Coefficients:
p = 0.25
(Intercept) 2.665
st3III -1.369
st3IV -1.877
Degrees of freedom: 267 total; 225 residuals
β0=2.665 是参考组中死亡概率等于0.25的时间。另一个被解释为相对度量。
该信息可以直观地比较在肿瘤阶段的水平上分别估计的生存曲线。
p = c(p, p - .005, p + .005)
)[-1, ]
= 1 - p, xend = time_ref,
yend = 1 - p))
对Cox模型中评估生存时间百分位数的可能差异，作为诊断性别和肿瘤阶段年龄的函数。
ctqr(formula = Surv(time, all) ~ sex + I((age - 65)/10) + st3,
data = orca2, p = seq(0.1, 0.7, 0.1))
Coefficients:
p = 0.1 p = 0.2 p = 0.3 p = 0.4 p = 0.5 p = 0.6 p = 0.7
(Intercept) 1.44467 2.44379 4.65302 7.73909 10.81386 12.18348 15.19359
sexMale -0.09218 -0.27385 -0.85720 -2.49580 -3.27962 -2.81428 -4.01656
I((age - 65)/10) -0.19026 -0.39819 -1.20278 -1.93144 -2.39229 -3.03915 -3.52711
st3III -0.60994 -1.08534 -1.89357 -2.23741 -3.10478 -2.00037 -1.59213
st3IV -1.07679 -1.59566 -2.92700 -3.16652 -4.74759 -4.80838 -5.25810
Degrees of freedom: 267 total; 220 residuals
结果包括不同百分位数下每种协变量的生存时间差异。
coef_q <- data.frame(coef(fit_q)) %>%
.96 * se
)
或者，可以针对一组特定的协方差模式预测生存时间的百分位数。
CIF累积发生率函数
在竞争风险情景中，Kaplan-Meier对特定原因生存的估计通常是不合适的。
我们将考虑事件的累积发生率函数（CIF）
CIF
mstate计算竞争事件的非参数CIF（也称为Aalen-Johansen估计）和相关的标准误差。
head(cif)
time Surv CI.Oral ca. death CI.Other death seSurv seCI.Oral ca. death
1 0.085 0.9925094 0.007490637 0.000000000 0.005276805 0.005276805
2 0.162 0.9887640 0.011235955 0.000000000 0.006450534 0.006450534
3 0.167 0.9812734 0.011235955 0.007490637 0.008296000 0.006450534
4 0.170 0.9775281 0.011235955 0.011235955 0.009070453 0.006450534
5 0.249 0.9737828 0.011235955 0.014981273 0.009778423 0.006450534
6 0.252 0.9662921 0.014981273 0.018726592 0.011044962 0.007434315
seCI.Other death
1 0.000000000
2 0.000000000
3 0.005276805
4 0.006450534
5 0.007434315
6 0.008296000
我们可以绘制CIF以及生存函数。
通过因子变量的水平来估计累积发生率函数。
grid.arrange(
ncol = 2
)
我们可以看到，IV期口腔癌死亡的CIF高于III，甚至更高于I + II。相反e-r图转换成关系数据模型，对于其他原因死亡率，曲线似乎不随肿瘤阶段而变化。
当我们想要在竞争风险设置中对生存数据进行建模时，有两种常见的策略可以解决不同的问题：
CIF Cox模型
round(ci.exp(m2haz2), 4)
exp(Est.) 2.5% 97.5%
sexMale 1.8103 1.1528 2.8431
I((age - 65)/10) 1.4876 1.2491 1.7715
st3III 1.2300 0.7488 2.0206
st3IV 1.6407 0.9522 2.8270
原因特异性Cox模型的结果与原因特异性CIF的图形表示一致，即肿瘤IV期仅是口腔癌死亡率的重要风险因素。年龄增加与两种原因的死亡率增加相关（口腔癌死亡率HR = 1.42，其他原因死亡率HR = 1.48）。仅根据其他原因死亡率观察到性别差异（HR = 1.8）。
CRR模型
crr()在cmprsk竞争风险的情况下，包中的函数可用于子分布函数的回归建模。
Call:
crr(ftime = time, fstatus = event, cov1 = model.matrix(m2), failcode = "Oral ca. death")
coef exp(coef) se(coef) z p-value
sexMale -0.0953 0.909 0.213 -0.447 6.5e-01
I((age - 65)/10) 0.2814 1.325 0.093 3.024 2.5e-03
st3III 0.3924 1.481 0.258 1.519 1.3e-01
st3IV 1.0208 2.775 0.233 4.374 1.2e-05
exp(coef) exp(-coef) 2.5% 97.5%
sexMale 0.909 1.100 0.599 1.38
I((age - 65)/10) 1.325 0.755 1.104 1.59
st3III 1.481 0.675 0.892 2.46
st3IV 2.775 0.360 1.757 4.39
Num. cases = 267
Pseudo Log-likelihood = -501
Pseudo likelihood ratio test = 31.4 on 4 df,
m2fg2 <- with(orca2, crr(time, event, cov1 = model.matrix(m2), failcode = "Other death"))
summary(m2fg2, Exp = T)
Competing Risks Regression
Call:
crr(ftime = time, fstatus = event, cov1 = model.matrix(m2), failcode = "Other death")
coef exp(coef) se(coef) z p-value
sexMale 0.544 1.723 0.2342 2.324 0.020
I((age - 65)/10) 0.197 1.218 0.0807 2.444 0.015
st3III 0.130 1.139 0.2502 0.521 0.600
st3IV -0.212 0.809 0.2839 -0.748 0.450
exp(coef) exp(-coef) 2.5% 97.5%
sexMale 1.723 0.580 1.089 2.73
I((age - 65)/10) 1.218 0.821 1.040 1.43
st3III 1.139 0.878 0.698 1.86
st3IV 0.809 1.237 0.464 1.41
Num. cases = 267
Pseudo Log-likelihood = -471
Pseudo likelihood ratio test = 9.43 on 4 df,
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