使用 tidycmprsk、timereg 或riskRegression 包在 R 中进行竞争风险分析

Question

我正在使用 {MASS} 软件包中的黑色素瘤数据进行竞争风险分析，但无法在以下三个软件包中获得一致的结果：tidycmprsk、timereg 和riskRegression。

请注意，我已经根据下面的网站修改了数据集中的状态代码。 https://www.emilyzabor.com/tutorials/survival_analysis_in_r_tutorial.html#Cumulative_incidence_for_competing_risks

Melanoma <- 
  Melanoma %>% 
  mutate(
    status = as.factor(recode(status, `2` = 0, `1` = 1, `3` = 2))
  )

我尝试过的代码如下。所有代码似乎都有效，但它们产生不同的结果。您能告诉我如何更正 comp.risk 和riskRegression 部分中的代码以产生与 crr 部分相同的结果吗？

1. {tidycmprsk} 包中的 crr() 函数

crr(Surv(time, status) ~ sex + age, data = Melanoma)
## 
## Variable   Coef    SE      HR     95% CI       p-value    
## sex        0.588   0.272   1.80   1.06, 3.07   0.030      
## age        0.013   0.009   1.01   0.99, 1.03   0.18

2. {timereg} 包中的 comp.risk() 函数

fit_comprisk <- comp.risk(Event(time, status, cens.code=0) ~ const(sex) + const(age),
                          data = Melanoma, cause = 1, model = "prop")
summary(fit_comprisk)
## Competing risks Model 
## 
## No test for non-parametric terms
## Parametric terms : 
##                Coef.      SE Robust SE      z P-val lower2.5% upper97.5%
## const(sex) -0.394000 0.20200   0.20200 -1.950 0.051   -0.7900    0.00191
## const(age)  0.000604 0.00557   0.00557  0.108 0.914   -0.0103    0.01150

3. {riskRegression} 包中的riskRegression() 函数

fit_rskreg <- riskRegression(Hist(time, status, cens.code=0) ~ sex + age,
                             data = Melanoma, cause = 1, link = "prop")
fit_rskreg
## Competing risks regression model
## 
## IPCW weights: marginal Kaplan-Meier for the censoring distribution.
## Link: 'cloglog' yielding sub-hazard ratios (Fine & Gray 1999)
## No covariates with time-varying coefficient specified.
## 
## Time constant regression coefficients:
##   Variable Levels Coef Lower Upper Pvalue
## sex        1.94 1.115  3.37 0.0189
## age        1.01 0.991  1.03 0.3306
## 
## 
## Note: The coefficients (Coef) are sub-hazard ratios (Fine & Gray 1999)

Answer 1

我问了我周围的几位统计学家和 R 极客，似乎 tidycmprsk 包中的 crr 是几乎每个人都在使用的那个。