队列研究中的临床预测模型构建-联合建模

Question

我准备用R语言中的JMbayes2包构建JM联合模型，其中包含两个子模型：纵向模型-线性混合模型和生存模型-cox回归模型
代码如下：

lmefit_afp3=lme(log(AFP)~ns(time,2),data=train_longitudinal,
                random=~ns(time,2) | ID)#随机截距+随机斜率+样条
coxfit.afp1=coxph(Surv(survtime,status)~gender+age_at_baseline,data=train_baseline,x=TRUE)
jointfit.afp1= jointModelBayes(lmefit_afp3,coxfit.afp1, timeVar = "time",n.iter = 30000)

出现报错：

Error in jm(lmefit_afp3, coxfit.afp1, time_var = "time", n.iter = 30000) : 
  'Mixed_objects' should be of class 'lme' of 'MixMod'.
此外: Warning message:
In jm(lmefit_afp3, coxfit.afp1, time_var = "time", n.iter = 30000) :
  unknown names in control: n.iter

我明明是用lme构建的模型，怎么会报错不是lme类型的模型呢？
求指教！

Answer 1

报错提示中提到了应该是"
lmefit_afp3"
应该属于 class "
lme"
，但现在却不是，可能是在构建lmefit_afp3模型时出现了问题。请检查代码中关于lmefit_afp3模型的构建部分，确保正确使用lme函数构建线性混合模型。

另外，在jointModelBa函数中，timeVar参数应该指定时间变量，确保正确设置时间变量的名称。

最后，应该将模型对象正确传入jointModelBa函数中，确保传入的对象是正确的类。

修正后的代码应该类似于：

lmefit_afp3 <
- lme(log(AFP) ~ ns(time), data=train_longitudinal, random=~ns(time) | ID)coxfit_afp1 <
- coxph(Surv(survtime,status) ~ gender + age_at_baseline, data=train_baseline) 
jointfit <
- jointModel(lmefit_afp3, coxfit_afp1, timeVar="
time"
, n.iter=30000)

请按照以上修改建议检查并修改相应代码后再次运行，如有其他问题请随时提出。

有问题你别着急，评论留言都可以，看到马上就回复，尽量及时补充齐