「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 045

No.17122　C statistic　　【佐々木】　2012/06/22(Fri) 23:37

大変参考にさせてもらっています．

ある新指標を用いるとイベント予測に役立つという論文を投稿中なのですが．査読者より，
「Cox modelの比較にC statistic値を計算して表記しなさい」
と指摘を受けました．
優しい方のようで，この論文のTable2の様に記載してとのことです．
Carotid-Wall Intima-Media Thickness and Cardiovascular Events
NEJM
http://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1012592

統計の部分を読んでみたのですが，シンプルにC statisticを比較した～程度にしか記載がなく，統計ソフトはSASを使って全部の解析をしたとありました．
当方，SASは無いのでわかりませんが，SASユーザーの方がいらっしゃいましたら，この統計量はソフトで算出されるのでしょうか？

Cox modelを比較検討する際にC statistic値を用いる手法につきまして，ご教示頂ければ幸いです．

No.17123　Re: C statistic　　【青木繁伸】　2012/06/23(Sat) 09:19

お使いになっているソフトはなんでしょうか？
R の survAUC には，BeggC，UnoC という関数があります。統計量だけで，信頼区間は計算してくれないようですが。

No.17125　Re: C statistic　　【Mashi】　2012/06/23(Sat) 10:42

このpaperの場合だと，event（1,0）を従属変数，IMTを独立変数としてROCカーブを書いて，area under curve(AUC)を算出すればいいんです。
AUC＝C statiscsです。ご存知でしたらお許しください。
参考までに，どこのjournalですか？

No.17129　Re: C statistic　　【佐々木】　2012/06/25(Mon) 13:33

返事が遅くなり申し訳ありませんでした．
解析ソフトはSPSSを使用しております．
AUC=C statと理解しておらず，恥ずかしい限りです．
JournalはCircの姉妹紙です．こちらこそ大変参考になります．

重ねてなのですが，このpaperの場合でAUCの値だとすると，他の変数でも補正した上でAUCを算出している様です．一般的なAUCは単変量モデルを使っている思いますので，この論文では多変量モデルのAUCを比較していると考えたらよいのでは，と思っております．
Cox比例ハザードを用いて作成した多変量モデルのAUC算出につきまして，参考となるご意見，ご教示頂けますでしょうか？

No.17130　Re: C statistic　　【青木繁伸】　2012/06/25(Mon) 13:43

survAUC -- BeggC
This function implements the C-statistic proposed by Begg et al. (2000). It has the same interpretation as Harrell's C for survival data (implemented in the rcorr.cens function of the Hmisc package). BeggC is restricted to Cox regression. Specifically, it is assumed that lp and lpnew are the predictors of a Cox proportional hazards model. Estimates obtained from BeggC are valid as long as the Cox model is specified correctly.
> TR <- ovarian[1:16,]
> TE <- ovarian[17:26,]
> train.fit  <- coxph(Surv(futime, fustat) ~ age+resid.ds,
+                     x=TRUE, y=TRUE, method="breslow", data=TR)
> 
> lp <- predict(train.fit)
> lpnew <- predict(train.fit, newdata=TE)
> Surv.rsp <- Surv(TR$futime, TR$fustat)
> Surv.rsp.new <- Surv(TE$futime, TE$fustat)              
> 
> Cstat <- BeggC(Surv.rsp, Surv.rsp.new, lp, lpnew)
> Cstat
[1] 0.7004913

No.17131　Re: C statistic　　【佐々木】　2012/06/26(Tue) 22:41

丁寧な返答ありがとうございました．
Rは初ですが，返答のため触れてみたいと思います．