使用包命名空间在 R 中分层 cox 回归答案

【问题标题】：Stratified cox regression in R using package namespace使用包命名空间在 R 中分层 cox 回归
【发布时间】：2013-07-01 12:43:47
【问题描述】：

我正在使用生存包在 R 中进行分层 cox 回归：

cox <- coxph(response~strata(x), data=data)

这很好用，但是在使用采样包时，生存包中的分层功能被隐藏了，不能直接使用。

但是，使用显式命名空间 survival::strata 调用它不会创建分层分析：

library(survival)

# sample data
mort28day <- c(1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1)
daysurv <- c(4,29,24,29,29,29,29,19,29,29,29,3,9,29,15,29,29,11,29,5,13,20,22,29,16,21,9,29,29,15)
levo <- c(0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
acbi30 <- data.frame(mort28day, daysurv, levo)

# create survival object
test.Surv <- Surv(acbi30$daysurv, acbi30$mort28day)

test.surv_fit_1 <- survfit(coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_2 <- survfit(coxph(test.Surv~survival::strata(levo), data=acbi30))

所以，

test.surv_fit_1$strata
# levo=0 levo=1 
#    12      3 

test.surv_fit_2$strata
# NULL

为什么会出现这种情况，当它被sampling::strata 隐藏时，我如何访问此功能（除了分离采样包;-)

我使用的是 R 版本 2.15.2

谢谢，DeltaKappa

更新：

作为将survival::strata 与我所做的采样包一起使用的一种解决方法

library(survival)
library(sampling, pos="package:base")

它在基本包的正上方加载具有低搜索优先级的采样包。那我就可以了

coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30)

在显式调用sampling::strata 时。

【问题讨论】：

coxph 在提供的公式中查找某些函数，包括 strata，以识别为“特殊”术语。它用special = c("strata", "cluster", "tt") 调用terms.formula（通过terms），看起来这无法将survival::strata 识别为特殊术语。然后，缺少的特殊术语会在其余的计算中传播，并使您没有分层。 terms.formula 使用内部代码，我现在没有勇气（或者可能是专业知识）进行源冲浪。
我猜，这将是一个方向，因为分配 st <- strata(levo) 并在公式 test.Surv~st 中使用它也不起作用......感谢 @BenBarnes 的澄清

标签： r cox-regression

【解决方案1】：

在 cmets 中正确描述了失败的大致原因，但是没有提供一个非常简单的修复方法。正如您所指出的，strata 函数没有公开，但使用三冒号运算符 (:::) 可以让您绕过这方面：

test.surv_fit_1 <- survfit(coxph(test.Surv~strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_2 <- survfit(coxph(test.Surv~survival:::strata(levo), data=acbi30))
test.surv_fit_1
#--------
Call: survfit(formula = coxph(test.Surv ~ strata(levo), data = acbi30))

        n events median 0.95LCL 0.95UCL
levo=0 25     13     24      19      NA
levo=1  5      2     NA      13      NA

test.surv_fit_2
#-------------
Call: survfit(formula = coxph(test.Surv ~ survival:::strata(levo), 
    data = acbi30))

      n events median 0.95LCL 0.95UCL
[1,] 30     15     24      19      NA

在使用 sampling 包的情况下，这是否是正确的解决方案，我无法发表意见，但它肯定会绕过 survival:::strata 函数的屏蔽。

【讨论】：