参照値をr内の関数内で制限された3次スプラインに変更

Question

rcスプライン予測参照が関数内にあるときに変更するよう強制できません。私は65歳を基準にしたい（yhat = 1、lower = 1、upper = 1）。これは、コードが関数 "分析"の外にある場合には完全に機能します。私はdd $ limitsが参照65（出力を参照）に変わったとしても、関数の内部にあるときには "更新"が行われないと思う。おそらく異なる環境ですか？私は環境などを設定するために何時間も努力しましたが、残念なことに成功しませんでした。どんな助けも高く評価されます！

library(Hmisc) 
    library(survival) 
    library(rms) 
    library(cmprsk) 

    bk.tst <- function(analysis) 
    { 
    if (analysis=="test") { 
     dt<-m 
    } 
    outcomes<-c("compos", "acs", "death", "vascdeath", "stroke", "majbleed") 
    for (i in outcomes) { 
    fvl<- dt$fvl 
    age<-dt$age 
    ndt <- data.frame(age, fvl) 
    dd<-assign('dd', datadist(ndt), pos=1)  
    options(datadist='dd') 
    tm<-paste("tt",i, sep="") 
    SurvObj <- with(dt, Surv(eval(parse(text=tm)), eval(parse(text=i))==1)) 
    f<-cph(SurvObj ~ fvl*rcs(age,c(60,70,80)), type="Survival", method="exact", x=T, y=T) 
    print(dd$limits) 
    dd$limits["Adjust to","age"] <- 65 
    print(dd$limits) 
    g <- update(f) 
    ano<-anova(f) 
    age.intr.rcsplines<-Predict(g, age=45:85, fvl, ref.zero=TRUE, fun=exp) 
    print(age.intr.rcsplines[20:22,]) 
    } 
    } 

    bk.tst("test") 

#the output is: 
        age fvl 
Low:effect  57.01027 0 
Adjust to  64.62697 0 
High:effect  71.69884 1 
Low:prediction 39.48545 0 
High:prediction 84.64122 1 
Low    35.80287 0 
High   92.15606 1 
        age fvl 
Low:effect  57.01027 0 
Adjust to  65.00000 0 
High:effect  71.69884 1 
Low:prediction 39.48545 0 
High:prediction 84.64122 1 
Low    35.80287 0 
High   92.15606 1 
    age fvl  yhat  lower upper 
20 64 0 0.986740 0.9599284 1.014300 
21 65 0 1.008632 0.9929697 1.024541 
22 66 0 1.034987 0.9799775 1.093084 

# when the code is outside the function analysis, then the output is correct with 65 as a reference. That is what I want to happen also inside the function "analysis": 
        age fvl 
Low:effect  57.01027 0 
Adjust to  64.62697 0 
High:effect  71.69884 1 
Low:prediction 39.48545 0 
High:prediction 84.64122 1 
Low    35.80287 0 
High   92.15606 1 
        age fvl 
Low:effect  57.01027 0 
Adjust to  65.00000 0 
High:effect  71.69884 1 
Low:prediction 39.48545 0 
High:prediction 84.64122 1 
Low    35.80287 0 
High   92.15606 1 
    age fvl  yhat  lower upper 
20 64 0 0.9782956 0.9369436 1.021473 
21 65 0 1.0000000 1.0000000 1.000000 
22 66 0 1.0261294 0.9868852 1.066934 

Answer 1

最後に、関数bk.tstの環境を以下のように定義すると効果的でした。

bk.tst <- function(analysis, env = parent.frame()) 
{ 
if (analysis=="test") { 
    dt<-m 
} 
outcomes<-c("compos", "acs", "death", "vascdeath", "stroke", "majbleed") 
for (i in outcomes) { 
fvl<- dt$fvl 
age<-dt$age 
env$ndt <- data.frame(age, fvl) 
env$dd<-datadist(env$ndt)  
options(datadist='dd') 
tm<-paste("tt",i, sep="") 
SurvObj <- with(dt, Surv(eval(parse(text=tm)), eval(parse(text=i))==1)) 
env$f<-cph(SurvObj ~ fvl*rcs(age,c(60,70,80)), type="Survival", method="exact", x=T, y=T) 
print(env$dd$limits) 
env$dd$limits["Adjust to","age"] <- 65 
print(env$dd$limits) 
g <- update(env$f) 
ano<-anova(g) 
age.intr.rcsplines<-Predict(g, age=45:85, fvl, ref.zero=TRUE, fun=exp) 
print(age.intr.rcsplines[20:22,]) 
} 
} 

bk.tst("test")