Пропорциональное допущение опасности Коксме

Question

Я использую модели Кокса со смешанным эффектом, использующие функцию Кокса {coxme} в R, и я хотел бы проверить предположение о пропорциональной опасности.

Я знаю, что предположение PH может быть проверено с помощью функции cox.zph {выживание} на модели cox.ph.

Однако я не могу найти эквивалент для моделей Коксме.

В 2015 году аналогичный вопрос был размещен здесь, но не получил ответа.

Мои вопросы: 1) Как проверить предположение PH на модели Кокса со смешанным эффектом? 2) если для моделей coxme не существует эквивалента cox.zph, допустимо ли для публикации в научной статье запускать модель coxme со смешанным эффектом, но проверять допущение PH для модели cox.ph, идентичной модели coxme, но без случайного эффекта?

Заранее спасибо за ваши ответы. С уважением

Answer 1

Ты можешь использовать frailty вариант в coxph функция. Допустим, ваша переменная случайного эффекта B, ваша фиксированная переменная эффекта A, Тогда вы подходите вашей модели, как показано ниже

myfit <- coxph( Surv(Time, Censor) ~ A + frailty(B) , data = mydata )

Теперь вы можете использовать cox.zph(myfit) проверить пропорциональное допущение опасности.

Answer 2

У меня недостаточно репутации, чтобы комментировать, но я не думаю, что использовать frailty вариант в coxphфункция будет работать. в cox.zph документация, в ней говорится:

Термины случайных эффектов, такие как неустойчивость или случайные эффекты, в модели Коксма не проверяются на пропорциональные опасности, а рассматриваются как фиксированное смещение в модели.

Таким образом, он не принимает во внимание случайные эффекты при проверке предположения о пропорциональных рисках.