【1133.】時間依賴ROC(timeROC)

2021-03-01 精鼎統計

    時間依賴性ROC曲線有(1) cumulative/dynamic(C/D)、(2) incident/dynamic(I/D)和(3) incident/static(I/S)三種定義，其中cumulative/dynamic(C/D)是比較適合用於生存分析的定義，也是當前大多數研究使用的方法。

    cumulative/dynamic(C/D)中cumulative是指Cumulative sensitivity，dynamic是指dynamic specificity。對於任意時間t，每一個個體會按照其在時間t的狀態被劃分到病例組或對照組。在cumulative/dynamic中，如果一個個體在時間0和時間t之間發病，那麼其會被劃分到病例組（圖中A、B和E）;如果一個個體在時間0和時間t之間沒有發病，那麼其會被劃分到病例組（圖中C、D和F）。

install.packages("survivalROC")library(survivalROC) data(mayo) head(mayo)mayocutoff <- 365Mayo4.1= survivalROC(Stime=mayo$time, status=mayo$censor, marker = mayo$mayoscore4, predict.time = cutoff, method="KM")
plot(Mayo4.1$FP, Mayo4.1$TP, type="l", xlim=c(0,1), ylim=c(0,1), xlab=paste( "FP", "\n", "AUC = ",round(Mayo4.2$AUC,3)), ylab="TP", main="Mayoscore 4, Method = KM \n Year = 1") abline(0,1)
cut.op2=Mayo4.1$cut.values[which.max(Mayo4.1$TP-Mayo4.1$FP)]cut.op2

cutoff <- 1825Mayo4.2= survivalROC(Stime=mayo$time, status=mayo$censor, marker = mayo$mayoscore4, predict.time = cutoff, method="KM")
plot(Mayo4.2$FP, Mayo4.2$TP, type="l", xlim=c(0,1), ylim=c(0,1), xlab=paste( "FP", "\n", "AUC = ",round(Mayo4.2$AUC,3)), ylab="TP", main="Mayoscore 4, Method = KM \n Year = 1") abline(0,1)
cut.op2=Mayo4.2$cut.values[which.max(Mayo4.2$TP-Mayo4.2$FP)]cut.op2

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