Печать имени результата над выводом coxph и возведением в степень коэффициентов (версия R 4.1.2 (2021-11-01) -- "Bird Hippie")

Ниже я запустил некоторый код, который смотрит на выполнение регрессии Кокса для нескольких типов результатов (инсульт, рак, респираторные заболевания), которые отображаются в отдельных столбцах. мурр, кажется, делает это довольно хорошо. Но я также хотел бы

  1. напечатайте имя каждого типа результата над соответствующей моделью регрессии и
  2. распечатайте коэффициенты как отношения рисков с 95% ДИ.

Я знаю, что это довольно сложная задача, но она важна, поскольку мой реальный набор данных имеет почти 20 типов результатов. Любая помощь приветствуется!

library(survival)
library(purrr)

mydata <- read.table(header=T, 
text = "age    Sex    survival    stroke cancer respiratory
51   2   1.419178082 2 1 1
60    1   5   1 2 2
49    2   1.082191781 2 2 2
83    1   0.038356164 1 1 2
68    2   0.77260274  2 1 2
44    2   2.336986301 1 2 1
76    1   1.271232877 1 2 2")

outcomes <- names(mydata[4:6])

purrr::map(outcomes, ~coxph(as.formula(paste("Surv(survival,", .x, ") ~  Sex + age")), 
mydata))
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
17
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я не совсем уверен, что это то, что вы ищете, но если вы запустите следующий код:

result <- purrr::map(outcomes, function(x) {
  f <- as.formula(paste("Surv(survival,", x, ") ~  Sex + age"))
  model <- coxph(f, mydata)
  model$call$formula <- f
  s <- summary(model)
  cat(x, ':\n', paste0(apply(s$coefficients, 1, 
          function(x) {
            paste0("HR : ", round(exp(x[1]), 2), 
                   ' (95% CI ', round(exp(x[1] - 1.96 * x[3]), 2),
                   ' - ', round(exp(x[1] + 1.96 * x[3]), 2), ')')}),
        collapse = '\n'), '\n\n', sep = '')
  invisible(model)
})

Он распечатает:

#> stroke:
#> HR : 650273590159.06 (95% CI 0 - Inf)
#> HR : 1.36 (95% CI 0.75 - 2.49)
#>
#> cancer:
#> HR : 1121.58 (95% CI 0 - 770170911.09)
#> HR : 1.33 (95% CI 0.78 - 2.28)
#>
#> respiratory:
#> HR : 24.1 (95% CI 0.31 - 1884.85)
#> HR : 1.2 (95% CI 0.99 - 1.45)

И ваш список моделей будет храниться с правильным вызовом над ними:

result
#> [[1]]
#> Call:
#> coxph(formula = Surv(survival, stroke) ~ Sex + age, data = mydata)
#> 
#>          coef exp(coef)  se(coef)     z     p
#> Sex 2.720e+01 6.503e+11 2.111e+04 0.001 0.999
#> age 3.105e-01 1.364e+00 3.066e-01 1.013 0.311
#> 
#> Likelihood ratio test=6.52  on 2 df, p=0.03834
#> n= 7, number of events= 3 
#> 
#> [[2]]
#> Call:
#> coxph(formula = Surv(survival, cancer) ~ Sex + age, data = mydata)
#> 
#>          coef exp(coef)  se(coef)     z     p
#> Sex    7.0225 1121.5843    6.8570 1.024 0.306
#> age    0.2870    1.3325    0.2739 1.048 0.295
#> 
#> Likelihood ratio test=2.58  on 2 df, p=0.2753
#> n= 7, number of events= 4 
#> 
#> [[3]]
#> Call:
#> coxph(formula = Surv(survival, respiratory) ~ Sex + age, data = mydata)
#> 
#>         coef exp(coef) se(coef)     z      p
#> Sex  3.18232  24.10259  2.22413 1.431 0.1525
#> age  0.18078   1.19815  0.09772 1.850 0.0643
#> 
#> Likelihood ratio test=5.78  on 2 df, p=0.05552
#> n= 7, number of events= 5 

Привет, Аллан, спасибо за этот ответ, это было действительно полезно. Я хотел спросить, есть ли способ сохранить результаты HR в объекте или хотя бы сохранить их в файл??

Spencer K 04.04.2022 13:17

Привет, Спенсер. Функция cat принимает аргумент file, поэтому вы можете поместить file = 'HR.txt') в конец cat, и она запишет вывод в файл, а не в консоль.

Allan Cameron 04.04.2022 13:25

Другие вопросы по теме