[R-es] Survival

[Marcuzzi, Javier Rubén]

Gracias por sus comentarios:

(nunca se si lo envío a toda la lista, al respecto me equivoque mil veces)

El libro:
Modeling survival data: extending the Cox model
Terry M. Therneau, Patricia M. Grambsch
No está a mi alcance, y es muy difícil de comprar (ahora en Argentina hasta 
hay problemas para importar Biblias, burocracias políticas, mi mamá tiene 
librería).

El libro;
A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition [Paperback]
Brian S. Everitt (Author), Torsten Hothorn (Author)
Por suerte sí está a mi alcance, pude leer el capitulo correspondiente.

Dentro de sus recomendaciones leí biograph y pensaba "en que lío me habré 
metido". Pero creo que podre salir a flote, no busco un análisis muy 
complicado, en primera instancia el tratamiento depende del anterior pero 
siempre es el mismo. Cuándo pensé en Survival también pensaba en Cox, hay 
otras formas pero no estoy realizando algo para estadísticos, el resultado 
final es "en porcentaje", es: esto (tratamiento) es un x % y por cada día 
los % (si o no) varían de la siguiente forma. Yo soy veterinario, esto es 
sobre veterinaria a campo y con vacas, mi jefe me dijo, ni idea de eso pero 
que se entienda.

Por lo cuán la salida de un gráfico con las líneas a lo largo del tiempo, es 
lo que se necesita por un lado, y por el otro es: de estos dos tratamientos, 
este explica en un 10% y este en un 5%, ese punto me falta estudiar, tengo 
dudas (desconocimiento) sobre sobre las salidas de resultados por parte de R 
(tengo que estudiarlo y aprenderlo). Creo que es correcto pensar en la 
librería survival porque el tratamiento es siempre igual, es a lo largo del 
tiempo (repeticiones) y el resultado es si o no (cambia el número de 
repeticiones y días).

Gracias a los tres por sus aportes, intentaré y cualquier cosa consulto 
nuevamente al conocimiento y experiencia de ustedes.

Javier



-----Mensaje original----- 
From: Ivonne Pacheco
Sent: Friday, October 07, 2011 7:26 AM
To: Marcuzzi, Javier Rubén
Subject: Re: [R-es] Survival

Hola Javier,

Tuve mas o menos los mismos inconvenientes para preparar los datos y
utilizar survival, pero este libro me ayudó mucho:

Modeling survival data: extending the Cox model
Terry M. Therneau, Patricia M. Grambsch

En el capítulo 8 tiene un apartado donde explica cómo deben estar
preparados los datos para cada tipo de modelo.

Espero te sirva.

Un saludo,

****  Ivonne Pacheco García  ****



El día 6 de octubre de 2011 17:00, Marcuzzi, Javier Rubén
<javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:
> Hola a todos:
>
> Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al 
> respecto es nula.
>
> El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda 
> respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
>
> Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de 
> datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo 
> del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro o 
> cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el 
> resultado puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al 
> producirse el resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no 
> enveneno a nadie, pero es comparable, si está muerto no doy más veneno). 
> También conozco la fecha de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
>
> Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy 
> próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a 
> ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva 
> acomodar los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y 
> hacer el modelo estadístico.
>
> Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las 
> columnas serían las siguientes:
>
> Individuo, fecha, lo que paso.
>
> Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio de 
> protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
>
> Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
>
> javier    17/11/00    nacimiento
> javier    27/12/01    inicio protocolo
> javier    08/03/02    tratamiento
> javier    20/09/03    tratamiento
> javier    30/04/04    resultado
>
> Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> individuo    fecha tratamiento    resultado
>
> O
> Individuo     entre fechas        resultados
>
> La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)
>
> subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> 1             0             15         0         25         1.3
> 1             15           46         0         25         1.5
> 1             46           73         0         25         1.4
>
> Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal 
> y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por 
> ejemplo)
> Serían algo como:
>
> subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).
>
> Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios 
> de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a 
> como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo, 
> llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi 
> trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas 
> sobre como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de 
> escribir el modelo para la librería Survival.
>
>
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
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