拓端数据tecdat|R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20650

人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。

时间依赖性ROC定义

令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得的预测性能（区分）是时间_t_的函数。

累积病例

累积病例/动态ROC定义了在时间_t_ 处的阈值_c_处的灵敏度和特异性，如下所示。

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累积灵敏度将在时间_t处_死亡的人视为分母（疾病），而将标记值高于 _Ç_ 的人视为真实阳性（疾病阳性）。

数据准备

我们以数据包中的dataset3survival为例。事件发生的时间就是死亡的时间。Kaplan-Meier图如下。

 ## 变成data_frame
data <- as_data_frame(data)
## 绘图
plot(survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1,
                   data = data)

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在数据集中超过720天没有发生任何事件。

 ## 拟合cox模型
coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ pspline(age, df = 4) + 
##获得线性预测值
 predict(coxph1, type = "lp")

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累积病例

实现了累积病例

 ## 定义一个辅助函数，以在不同的时间进行评估
ROC_hlp <- function(t) {
    survivalROC(Stime        
                status        
                marker        
                predict.time = t,
                method       = "NNE",
                span = 0.25 * nrow(ovarian)^(-0.20))
}
## 每180天评估一次
ROC_data <- data_frame(t = 180 * c(1,2,3,4,5,6)) %>%
    mutate(survivalROC = map(t, survivalROC_helper),
           ## 提取AUC
           auc = map_dbl(survivalROC, magrittr::extract2, "AUC"),
           ## 在data_frame中放相关的值
           df_survivalROC = map(survivalROC, function(obj) {
           
## 绘图
 ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
    geom_point() +
    geom_line() +
      facet_wrap( ~ t) +

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180天的ROC看起来是最好的。因为到此刻为止几乎没有事件。在最后观察到的事件（t≥720）之后，AUC稳定在0.856。这种表现并没有衰退，因为高风险分数的人死了。

新发病例

实现新发病例

 ## 定义一个辅助函数，以在不同的时间进行评估
 
## 每180天评估一次
 
            ## 提取AUC
           auc = map_dbl(risksetROC, magrittr::extract2, "AUC"),
           ## 在data_frame中放相关的值
           df_risksetROC = map(risksetROC, function(obj) {
               ## 标记栏
               marker <- c(-Inf, obj[["marker"]], Inf)
 
## 绘图
 
    ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
    geom_point() +
    geom_line() +
    geom_label(data = risksetROC_data %>% dplyr::select(t,auc) %>% unique,
    facet_wrap( ~ t) +

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