为什么左截断生存分析中风险集的数字下降

如何解决为什么左截断生存分析中风险集的数字下降

有人可以直接解释为什么我在估计 KM 曲线时会看到这种行为：

更具体地说，在研究开始时，总共应该有 462 名患者，而不是 (12 + 21) 33 名患者。

重现代码

library(survival)
library(KMsurv) #for survival dataset
library(survminer) #for plot

data(channing)

adj_fit <- survfit(Surv(ageentry,age,death) ~ gender,data = channing)
survminer::ggsurvplot(adj_fit,data = channing,risk.table = T)

您应该收到来自 Surv 的警告消息，因为有 4 个左截断的患者；然而，它似乎并没有解释图表的行为：

Warning message:
In Surv(ageentry,death) : Stop time must be > start time,NA created

编辑

仔细检查后，我可以计算出数字 12 和 21。

#for males
channing %>% 
  filter(gender == 1,ageentry <= 842,age >= 842) %>%
  nrow()

#for females
channing %>%
  filter(gender == 2,ageentry <= 802,age >= 802) %>%
  nrow()

截止值 842 和 802 向下舍入为 800，因为风险表以 100 个月的时间间隔显示计数。

问题仍然存在，为什么考虑到左截断会导致雄性的 Kaplan-Meier 估计值在 800 点左右下降到 0——这意味着每个人都死了，这显然不是这样的。 .