IPCW的SAS实现

IPCW

前面我们已经在这篇文章里介绍过IPCW的原理。当时有小伙伴在知识星球里提问，IPCW在sas中的具体实现。

今天我们来大致讲一下它的SAScode，完整的代码已经上传进我的星球，感兴趣的同学可以自行下载查看。

数据结构

首先，我们需要准备count格式的生存数据，如下面这个dummy dataset：

其中，xo_time标示crossover发生的时间，即表示是否发生了crossover，tstart、tstop标明count格式的生存数据，显示各个时间点受试者at risk的情况。

step 1: 计算未删失（未发生crossover）的概率

这一步，根据协变量的不同，采用的模型也不行同。对于包含时依协变量的数据，我们可以分别构建包含基线协变量以及包含时依协变量的两个模型，来计算权重。

采用logistic可以使用以下code：

proc genmod data=dummy descending order=data;
  class crossover id;
  model crossover= baseline_covariates time_dependent_covariates / d=bin link=logit;
  repeated subject=id;
  output out=out prob=t;
run;

我们在星球里给的代码采用的是cox来计算概率，如下：

proc phreg data=weight_est outest=survmod covs(aggregate) covm; * covs option and id statement adjust for repeated measures;
  by &trt;
  class &bl_cl &tv_cl;
  model (&tstart,&tend)*xo_cnsr(0)= &bl_ct &bl_cl &tv_ct &tv_cl /rl;
  id &subjid;
  output out= probs_TV survival = w_TV;
run;

step2: 利用IPCW加权

需要注意的是，在加权之前，我们可以进行权重的截断来进行stablize。

proc phreg data=surv_ph outest=survmod covs(aggregate) covm; * covs option and id statement adjust for repeated measures;
  title 'Final Model using weights from Cox PH Model';
  class &bl_cl &tv_cl &trt(ref=first);
  model (&tstart,&tend)*dth_event(0)= &trt &bl_ct &bl_cl &tv_cl &tv_ct /rl;
  id &subjid;
  weight sw_t/norm;
run;

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