【源码】基于R语言的专家生存分析工具

项目简介

expertsurv 是一个R包，用于将专家意见整合到时间到事件数据分析中。它借助 survHE 包的核心功能，通过整合专家意见改进生存分析模型的拟合，支持多种分布模型，提供灵活方法，以提高模型的准确性与可靠性。

项目的主要特性和功能

1. 专家意见整合：可在特定时间点整合专家对生存概率的意见，并将其编码为分布参数。
2. 多种模型拟合：支持如Weibull、Gompertz等多种生存分析模型，提供贝叶斯和最大似然估计两种拟合方法。
3. 模型比较：通过DIC（Deviance Information Criterion）和AIC（Akaike Information Criterion）等指标进行模型比较，助用户选择最优模型。
4. 兼容性：与 survHE 和 flexsurv 包兼容，可直接使用其功能，同时对这些包进行扩展和修改。

安装使用步骤

安装依赖

确保已安装 devtools 包，若未安装，使用以下命令： r install.packages("devtools")

安装 expertsurv 包

r

加载包

安装完成后，使用以下命令加载 expertsurv 包： r library(expertsurv)

使用示例

以下示例展示如何使用 expertsurv 进行模型拟合： ```r param_expert_example1 <- list() param_expert_example1[[1]] <- data.frame(dist = c("norm","t"), wi = c(0.5,0.5), param1 = c(0.1,0.12), param2 = c(0.005,0.005), param3 = c(NA,3)) timepoint_expert <- 14

data2 <- data %>% rename(status = censored) %>% mutate(time2 = ifelse(time > 10, 10, time), status2 = ifelse(time> 10, 0, status))

example1 <- fit.models.expert(formula=Surv(time2,status2)~1,data=data2, distr=c("wph", "gomp"), method="hmc", iter = 5000, pool_type = "log pool", opinion_type = "survival", times_expert = timepoint_expert, param_expert = param_expert_example1)

plot(example1, add.km = T, t = 0:30) `` 通过上述步骤，可快速使用expertsurv` 包进行生存分析，并整合专家意见提升模型准确性。

下载地址

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