对于随访资料，从2015年开始随访至2018年是否患心脏病，其中一部分人在2016年、2017年、2018年患心脏病，在生存分析中Time是否分别为1、2、3，对2018年仍未患病的Time为什么值？

在生存分析中，当涉及随访时间并记录了发病时间时，一般将每个事件的发生时间作为“失败”事件的时间点，非事件期间则被视为持续时间。对于你的描述，如果某人在2016年、2017年或2018年确诊患有心脏病，那么对应的时间点（1、2或3年）将是该事件的“时间”（time-to-event）。

对于2018年仍未患病的人，他们的生存时间（survival time）应记作他们自开始随访（2015年）到2018年底这段时间的长度，即4年。这是因为生存时间是指从开始随访到发生疾病事件或结束随访为止，这里由于没有发生心脏疾病，所以时间点是随访结束的那一年，即2018年。

在创建Surv对象时，这些人的记录可以用`Surv(time=4, event=FALSE)`来表示，`time`为4表示4年的随访时间，`event=FALSE`意味着这是一个生存状态（没有发生事件）。

# 假设df是一个数据框，year列是随访年度，heart_disease列是是否患心脏病
df$survival <- min(df$year), df$heart_disease, df$heart_disease == TRUE, type = "interval")
df[sapply(df$year, function(x) x > 2018), "survival"] <- Surv(2018 - min(df$year), FALSE, type = "right")  # 更新2018年未患病的记录

这里的`type="interval"`表示随访时间的区间，适用于连续随访的情况。

相关问题

R语言分析2015年未患CMM的人2018年是否患CMM，其中BMI与CMM的关联，计算HR

在R语言中，你可以使用生存分析（Survival Analysis）方法来研究2015年未患有结肠直肠息肉病(Colorectal Mucinous Metastases, CMM)的人群到2018年的发病情况，并探究BMI（身体质量指数）与其发病关联及计算 Hazard Ratio (HR)。这里假设你已经有了包含这些人基本信息、BMI和随访结果的数据集。

首先，你需要安装并加载相关的R包，如`survival`和`dplyr`：

install.packages(c("survival", "dplyr"))
library(survival)
library(dplyr)

然后，假设数据集名为`data`, 包含`year`, `cmm_status`（0表示未患CMM，1表示患病），`bmi`等列：

data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件路径

# 确保所有人在2015年前都是无CMM状态
data <- filter(data, year == 2015 & cmm_status == 0)

接下来，你可以构建一个 Cox 比较模型，其中BMI是协变量：

# 创建时间变量（从2015到2018）
data$followup <- 2018 - data$year

# 创建生存表
 surv_table <- Surv(followup, cmm_status) ~ bmi, data = data

# 训练Cox回归模型
cox_model <- coxph(surv_table)

# 获取BMI与CMM的HR
hr_bmi <- exp(cox_model$coefficients["bmi"])

# 打印HR及其95%置信区间
print(cox_model)

`exp(cox_model$coefficients["bmi"])`给出的就是BMI每增加一个单位时CMM发病风险的相对变化，即HR。如果HR大于1，说明BMI越高，患CMM的风险越大；反之，则说明BMI与CMM发病呈负相关。

2015年开始随访至2018年，要用R语言做生存分析，对2018年仍未患病的Time应该怎么设置

在R语言中进行生存分析，尤其是对于时间依赖性的结局（如患者是否在特定时间内发生事件），通常会涉及到截尾数据（censored data）。如果你在2015年开始随访，并且直到2018年的数据仍在收集期，对于那些在2018年未发生疾病事件的个体，有两种常见的处理方式：

1. **右截尾(censoring at right)**: 这种情况下，患者的生存时间为他们最后一次随访的时间点。也就是说，如果他们在2018年仍然健康，他们的生存时间记录到2018年末，假设后续没有信息表明他们发生了疾病。在R的`survival`包中，可以创建一个生存对象（Surv object），其中`time`列保存的是随访截止时间，而`status`列标记为1表示已发生事件（生病），0表示无事件（还在观察中或生存）。

library(survival)
# 假设df是一个包含时间（year）和状态（event）的数据框
df$survival <- Surv(df$year, df$event, type = "right")

2. **持续失访(loss to follow-up) 或 缺失数据(missingness)**: 如果在2018年后不再获取这些患者的健康信息，你可以选择将它们视为持续失访，这意味着它们可能已经存活，也可能已经生病但是没有得到更新的信息。在这种情况下，需要根据研究设计来判断如何处理这些缺失数据，通常可以选择视其为不确定状态（NA）或假设它们属于某个生存状态（比如生存）。

# 如果无法确定，可以将缺失设为NA
df[df$year == 2018 & is.na(df$event), "status"] <- NA

# 或者基于研究假设设定状态（例如假设生存）
df[df$year == 2018 & is.na(df$event), "status"] <- 0 # 假设生存