[論文レビュー] Comparison of hazard rate estimation in R

Yolanda Hagar, Vanja Dukić|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2015

Statistical Methods and Inference参考文献 30被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、右側打ち切り生存データにおける半パラメトリックまたはノンパラメトリックなハザードレート推定のための8つのRパッケージを評価し、正確性、使いやすさ、比例ハザードおよび非比例ハザードの下でのパフォーマンスに注目している。bshazard()関数は、標準的なモデルにおいて最も信頼性が高く使いやすいと判明した。一方、timeregおよびMRHパッケージは、非比例ハザードの下で優れたパフォーマンスを示し、出力フォーマットが明確である。

ABSTRACT

We give an overview of eight different software packages and functions available in R for semi- or non-parametric estimation of the hazard rate for right-censored survival data. Of particular interest is the accuracy of the estimation of the hazard rate in the presence of covariates, as well as the user-friendliness of the packages. In addition, we investigate the ability to incorporate covariates under both the proportional and the non-proportional hazards assumptions. We contrast the robustness, variability and precision of the functions through simulations, and then further compare differences between the functions by analyzing the "cancer" and "TRACE" survival data sets available in R, including covariates under the proportional and non-proportional hazards settings.

研究の動機と目的

• 右側打ち切り生存データにおけるノンパラメトリックおよびセミパラメトリックなハザードレート推定のためのRパッケージの正確性、頑健性、精度を評価すること。
• パラメータが比例ハザードおよび非比例ハザードの仮定の下で、共変量を組み込む能力を評価すること。
• 標準的なRの式構文、print/plot/summary関数との互換性、ドキュメントの明確さに基づいて、使いやすさを評価すること。
• 実世界の生存分析応用において、最も信頼性が高く実用的なパッケージを特定すること。
• 研究者が、手法の妥当性と実装の容易さの両立を考慮して適切なRパッケージを選択できるようにガイドすること。

提案手法

• 比例ハザードおよび非比例ハザードの両設定下でシミュレーション研究を実施し、パッケージ間での推定の正確性、ばらつき、精度を比較した。
• Rに内蔵された『cancer』および『TRACE』生存データセットを用いて、実データ分析を実施し、実用的状況でのパフォーマンスを評価した。
• パッケージは、Surv()およびformula()構文を含む、標準的なR生存モデリングの慣習への適合度、および標準的なR出力関数との互換性に基づいて評価された。
• 本研究では、データ条件やモデル仮定の変化の下で、パッケージが信頼できるハザードレート推定値および共変量効果推定値を提供できるかを評価した。
• 使いやすさは、ドキュメントの質、例の明確さ、モデルの適合、プロット、結果の要約のしやすさを評価した。
• 頻度的およびベイズ的アプローチを両方比較し、計算効率およびMCMCの要件に注意を払った。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 右側打ち切りデータが存在する状況で、どのRパッケージがハザードレート推定において最も正確で精密な推定値を提供するか？
• RQ2 異なるパッケージは、比例ハザードおよび非比例ハザードの仮定の下で、共変量効果をどの程度適切に処理できるか？
• RQ3 標準的なRワークフローにおいて、手法の頑健性と使いやすさのバランスが取れているパッケージはどれか？
• RQ4 評価されたパッケージ間で、計算速度および実装の複雑さはどのように異なるか？
• RQ5 パッケージ間で、出力の解釈およびモデル診断にどのような主な差異があるか？

主な発見

• bshazard()関数は、十分な失敗事象が観測された単純な生存モデルにおいて、最も信頼性が高く正確なハザードレート推定値を提供した。
• bshazard()関数は非常に使いやすく、標準的なRの式構文をサポートしており、print()、plot()、summary()関数と互換性があった。
• 非比例ハザードの下では、timeregおよびMRHパッケージが特に使いやすく頑健であった。特に、estimateMRH()関数は、より伝統的で解釈しやすい共変量効果の報告を提供していた。
• timecox()関数は、MCMCサンプリングを必要としないため、MCMCベースの代替手法よりも高速な計算を実現しており、パrameterの古典的有意性検定が可能であった。
• LDDPsurvival()関数は信頼性はあったが、ドキュメントが不十分で関数設計が特異的であるため、特に大きなモデルでは使いにくかった。
• bayesSurv、BGPhazard、DPpackageなどのベイズパッケージは、高度なモデリング能力を提供したが、MCMCおよび事前分布の理解が深く求められるため、学習曲線が急だった。