使用相同的停止和开始时间，R中的两个不同的结果，为什么

Question

我在生存分析中遇到了障碍；我认为这与审查类型有关。这是我的前30行生存数据。tstart是指患者入院并开始接受干预，tstop是死亡(状态=1(或出院(审查，状态=0(：

tstart tstop status Intervention
1        2    14      0        FALSE
2        2     5      0        FALSE
3        2    10      1        FALSE
4        5     8      0        FALSE
5        6    10      0        FALSE
6        6    10      0        FALSE
7        7    10      0        FALSE
8        8    20      1         TRUE
9        8    25      0        FALSE
10       8    18      0        FALSE
11       8    11      0        FALSE
12       8     9      0        FALSE
13       9    11      0        FALSE
14       9    52      0         TRUE
15       9    26      1        FALSE
16      10    20      1         TRUE
17      10    14      0        FALSE
18      10    14      0        FALSE
19      10    11      0        FALSE
20      10    23      0         TRUE
21      10    26      0         TRUE
22      10    16      0        FALSE
23      11    21      0         TRUE
24      11    96      0         TRUE
25      11    14      0        FALSE
26      11    16      0         TRUE
27      11    14      0        FALSE
28      11    16      0        FALSE
29      11    16      0        FALSE
30      11    38      1         TRUE

根据我如何将这些数据输入到coxph函数中，我会得到两个不同的结果。即：

# METHOD ONE:
> coxph (Surv (time = (tstop - tstart), event = status) ~ Intervention, data = df.use)
Call:
coxph(formula = Surv(time = (tstop - tstart), event = status) ~ 
Intervention, data = df.use)
coef exp(coef) se(coef)      z     p
InterventionTRUE -0.05975   0.94200  0.04727 -1.264 0.206
Likelihood ratio test=1.58  on 1 df, p=0.2084
n= 7362, number of events= 2364 
# METHOD TWO:
> coxph (Surv (time = tstart, time2 = tstop, event = status) ~ Intervention, data = df.use)
Call:
coxph(formula = Surv(time = tstart, time2 = tstop, event = status) ~ 
Intervention, data = df.use)
coef exp(coef) se(coef)      z             p
InterventionTRUE -0.29936   0.74129  0.04902 -6.106 0.00000000102
Likelihood ratio test=35.67  on 1 df, p=0.000000002337
n= 7362, number of events= 2364 

我原以为这两种方法会返回相同的风险比，但结果截然不同。为什么会这样？如何避免？

Answer 1

我不认为Surv(time = (tstop - tstart), event = status)等同于Surv (time = tstart, time2 = tstop, event = status)。time和time2之间的间隔并不是整个观察结果，而是已知死亡或审查发生的时间。因此，所有死亡事件的time和time2都等于tstop - tstart。

当你不知道死亡或审查的确切时间，但你知道它在两个值之间时，就会使用间隔。