11 Dez
2021
11 Dez
'21
14:56
Cesar,
Não sei se entendi direito a tua colocação. Tanto as funções survfit como a
summary.survfit retornam o erro padrão dentro do objeto. Então, de qualquer
objeto survfit, se pedirmos um plot com cumhaz = T e conf.int = T o grafico
vem com a banda de confiança do hazard.
lsurv2 <- survfit(Surv(time, status) ~ x, aml, type='fleming')
plot(lsurv2, lty=2:3, fun="cumhaz", xlab="Months", ylab="Cumulative
Hazard", conf.int = T)
Funçando por achei o seguinte...
https://www.rdocumentation.org/packages/survival/versions/3.2-13/topics/survfit.formula
conf.type
One of "none", "plain", "log" (the default), "log-log", "logit" or "arcsin".
Only enough of the string to uniquely identify it is necessary. The first
option causes confidence intervals not to be generated. The second causes
the standard intervals curve +- k *se(curve), where k is determined from
conf.int. The log option calculates intervals based on the cumulative
hazard or log(survival). The log-log option bases the intervals on the log
hazard or log(-log(survival)), the logit option on
log(survival/(1-survival)) and arcsin on arcsin(survival).
O que significa que das varias formas de se estimar a banda, uma delas é a
"plain". Ainda não tenho certeza se o que ele chama de curve já é a cumhaz
ou se é S(t). Vou ter que fuçar melhor nas referencias.
Pedro Brasil
Em sex., 10 de dez. de 2021 às 20:38, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>
escreveu:
> Pedro,
>
> A função plot.surfit não coloca os erros padrão da função cumulativa.
>
> Ademais, pegue os resultados do summary e veja se se o cálculo do
> intervalo do CI 95% "bate" com a conta 1,96 × d.p.
>
> HTH
>
> --
> Cesar Rabak
>
>
> On Fri, Dec 10, 2021 at 4:02 PM Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do
> Brasil <emmanuel.brasil@gmail.com> wrote:
>
>> Na verdade eu estou fuçando ainda como plot.survfit faz pq não esta
>> escrito em qualquer lugar que eu tenha achado como essa função faz e a
>> summary.survfit retorna o erro padrão. Mas como a duvida era como extrair o
>> cumhaz... achei que poderia postar. Se voce souber como a função plot faz
>> posta aí que eu acerto.
>>
>> Pedro Brasil
>>
>>
>> Em sex., 10 de dez. de 2021 às 13:32, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>
>> escreveu:
>>
>>> Esse cálculo dos limites superiores e inferiores do risco acumulado me
>>> parece estranho..
>>>
>>> A formulação é baseada em alguma referência?
>>>
>>>
>>> On Fri, Dec 10, 2021 at 1:23 PM Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do
>>> Brasil por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>>>
>>>> > fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>> > y <- summary(fit, times = c(14,28,35))
>>>> > y
>>>> Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>
>>>> x=Maintained
>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>> 14 8 2 0.818 0.116 0.619 1.000
>>>> 28 6 2 0.614 0.153 0.377 0.999
>>>> 35 3 2 0.368 0.163 0.155 0.875
>>>>
>>>> x=Nonmaintained
>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>> 14 7 5 0.583 0.142 0.3616 0.941
>>>> 28 4 2 0.389 0.147 0.1854 0.816
>>>> 35 2 2 0.194 0.122 0.0569 0.664
>>>>
>>>> > cumhaz.summ <- function(y, digits = 3){
>>>> + cond <- y$strata == levels(y$strata)[1]
>>>> + y$cumhaz.upper <- pmax(y$cumhaz + 1.96 * y$std.chaz,0)
>>>> + y$cumhaz.lower <- pmax(y$cumhaz - 1.96 * y$std.chaz,0)
>>>> + output <- list()
>>>> + for(i in seq_along(levels(y$strata))){
>>>> + cond <- y$strata == levels(y$strata)[i]
>>>> + output[[i]] <- round(data.frame(Time = y$time[cond],
>>>> + 'N risk' = y$n.risk[cond],
>>>> + 'N events' = y$n.event[cond],
>>>> + 'Cum Hazard' = y$cumhaz[cond],
>>>> + lower = y$cumhaz.lower[cond],
>>>> + upper =
>>>> y$cumhaz.upper[cond]),digits)
>>>> + }
>>>> + names(output) <- levels(y$strata)
>>>> + output
>>>> + }
>>>> > cumhaz.summ(y)
>>>> $`x=Maintained`
>>>> Time N.risk N.events Cum.Hazard lower upper
>>>> 1 14 8 2 0.191 0.000 0.456
>>>> 2 28 6 2 0.459 0.002 0.915
>>>> 3 35 3 2 0.909 0.133 1.685
>>>>
>>>> $`x=Nonmaintained`
>>>> Time N.risk N.events Cum.Hazard lower upper
>>>> 1 14 7 5 0.492 0.056 0.928
>>>> 2 28 4 2 0.858 0.187 1.530
>>>> 3 35 2 2 1.442 0.385 2.499
>>>>
>>>> >
>>>>
>>>> Em qui., 9 de dez. de 2021 às 10:43, Cid Póvoas por (R-br) <
>>>> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>>>>
>>>>> library(survival)
>>>>> library(broom)
>>>>> library(tidyverse)
>>>>>
>>>>> fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>> df<-tidy(fit)
>>>>> df$cumhaz <- fit$cumhaz
>>>>> df %>% filter(time%in%c(9,8,28,33,48))
>>>>>
>>>>> fit1 <- summary(fit, times = c(14,28,35))
>>>>> fit1
>>>>>
>>>>> tab <- data.frame(time = fit1$time,
>>>>> n.risk = fit1$n.risk,
>>>>> n.event = fit1$n.event,
>>>>> survival = fit1$surv,
>>>>> std.err = fit1$std.err,
>>>>> `lower 95% CI` = fit1$lower,
>>>>> `upper 95% CI` = fit1$upper,
>>>>> cumhaz = fit1$cumhaz,
>>>>> strata = fit1$strata)
>>>>>
>>>>> tab
>>>>>
>>>>> *Cid Edson Mendonça Póvoas*
>>>>>
>>>>> *AnovAgro <http://www.anovagro.com/>*
>>>>> *Engenheiro Agrônomo - **Data Scientist*
>>>>> *CREA : 051984991-4*
>>>>> *Técnico em Segurança do Trabalho *
>>>>> *Nº: **0012669/BA*
>>>>> *Tel: +55 73 99151-9565*
>>>>> *Lattes : *http://lattes.cnpq.br/2303498368142537
>>>>> *LinkedIn :* http://br.linkedin.com/in/cidedson/
>>>>> *Whatsapp :* https://wa.me/5573991519565
>>>>>
>>>>>
>>>>> Em qui., 9 de dez. de 2021 às 09:26, Pedro Emmanuel Alvarenga
>>>>> Americano do Brasil por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>>>>>
>>>>>> Ei Cesar,
>>>>>>
>>>>>> Ei sei que o cumhaz esta la. Eu so queria uma saida parecida com a do
>>>>>> survival. Parece que vou ter que montar uma um esquema aqui pegar esses
>>>>>> valores e montar uma tabela de saida.
>>>>>>
>>>>>> Valeu.
>>>>>>
>>>>>> Pedro Emmanuel Brasil
>>>>>> (:)=
>>>>>>
>>>>>> Em qua, 8 de dez de 2021 20:42, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>
>>>>>> escreveu:
>>>>>>
>>>>>>> Isto não é suficiente?
>>>>>>>
>>>>>>> > fit$cumhaz
>>>>>>> [1] 0.09090909 0.19090909 0.31590909 0.45876623 0.45876623
>>>>>>> 0.65876623
>>>>>>> [7] 0.90876623 0.90876623 1.40876623 1.40876623 0.16666667
>>>>>>> 0.36666667
>>>>>>> [13] 0.49166667 0.49166667 0.65833333 0.85833333 1.10833333
>>>>>>> 1.44166667
>>>>>>> [19] 1.94166667 2.94166667
>>>>>>> >
>>>>>>> HTH
>>>>>>> --
>>>>>>> Cesar Rabak
>>>>>>>
>>>>>>> On Wed, Dec 8, 2021 at 5:12 PM Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do
>>>>>>> Brasil por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>>>>>>>
>>>>>>>> Saudações amigos do R,
>>>>>>>>
>>>>>>>> Estou as voltas de estimar taxas de eventos e estou batendo cabeça.
>>>>>>>> Antes de escrever uma função eu mesmo para fazer uma tabela com alguns
>>>>>>>> valores gostaria de uma luz dos amigos de R.
>>>>>>>>
>>>>>>>> O banco aml está no pacote survival então bastaria carregar o
>>>>>>>> pacote pra reproduzir o exemplo. Eu gostaria de ver em formato de tabela
>>>>>>>> alguns momentos específicos da tabela de sobrevivência. Só que o
>>>>>>>> summary.survfit só retorna a sobrevivência e não a taxa cumulativa.
>>>>>>>>
>>>>>>>> library("survival")
>>>>>>>> fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>>>>> > fit
>>>>>>>> Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>>>>>
>>>>>>>> n events median 0.95LCL 0.95UCL
>>>>>>>> x=Maintained 11 7 31 18 NA
>>>>>>>> x=Nonmaintained 12 11 23 8 NA
>>>>>>>> # Summary com todos os momentos de eventos
>>>>>>>> > summary(fit)
>>>>>>>> Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>>>>>
>>>>>>>> x=Maintained
>>>>>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>>>>>> 9 11 1 0.909 0.0867 0.7541 1.000
>>>>>>>> 13 10 1 0.818 0.1163 0.6192 1.000
>>>>>>>> 18 8 1 0.716 0.1397 0.4884 1.000
>>>>>>>> 23 7 1 0.614 0.1526 0.3769 0.999
>>>>>>>> 31 5 1 0.491 0.1642 0.2549 0.946
>>>>>>>> 34 4 1 0.368 0.1627 0.1549 0.875
>>>>>>>> 48 2 1 0.184 0.1535 0.0359 0.944
>>>>>>>>
>>>>>>>> x=Nonmaintained
>>>>>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>>>>>> 5 12 2 0.8333 0.1076 0.6470 1.000
>>>>>>>> 8 10 2 0.6667 0.1361 0.4468 0.995
>>>>>>>> 12 8 1 0.5833 0.1423 0.3616 0.941
>>>>>>>> 23 6 1 0.4861 0.1481 0.2675 0.883
>>>>>>>> 27 5 1 0.3889 0.1470 0.1854 0.816
>>>>>>>> 30 4 1 0.2917 0.1387 0.1148 0.741
>>>>>>>> 33 3 1 0.1944 0.1219 0.0569 0.664
>>>>>>>> 43 2 1 0.0972 0.0919 0.0153 0.620
>>>>>>>> 45 1 1 0.0000 NaN NA NA
>>>>>>>>
>>>>>>>> # Summary com os momentos desejados
>>>>>>>> > summary(fit, times = c(14,28,35))
>>>>>>>> Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml)
>>>>>>>>
>>>>>>>> x=Maintained
>>>>>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>>>>>> 14 8 2 0.818 0.116 0.619 1.000
>>>>>>>> 28 6 2 0.614 0.153 0.377 0.999
>>>>>>>> 35 3 2 0.368 0.163 0.155 0.875
>>>>>>>>
>>>>>>>> x=Nonmaintained
>>>>>>>> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
>>>>>>>> 14 7 5 0.583 0.142 0.3616 0.941
>>>>>>>> 28 4 2 0.389 0.147 0.1854 0.816
>>>>>>>> 35 2 2 0.194 0.122 0.0569 0.664
>>>>>>>>
>>>>>>>> > plot(fit)
>>>>>>>> > plot(fit, cumhaz = T)
>>>>>>>> >
>>>>>>>> Reparem que há uma opção para o gráfico cumhaz = T, o que significa
>>>>>>>> que o cumhaz está depositado no objeto, inclusive dentro do summary também.
>>>>>>>> Tipo summary(fit)$cumhaz. Só que não há uma opção summary(fit, cumhaz = T)
>>>>>>>> que retorne o cumhaz ao invés da sobrevivência. Alguém tem algum bizu pra
>>>>>>>> fazer isso organizado, extrair a mesma tabela só que com o cumhaz, como summary(fit,
>>>>>>>> times = c(14,28,35)) sem muito trabalho?
>>>>>>>>
>>>>>>>> Abraço forte,
>>>>>>>> Pedro Brasil
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>>>>>>>> forneça código mínimo reproduzível.
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