使用survIDINRI包计算NRI/IDI时报NA/NaN/Inf错误的解决求助

该报错本质是IDI.INF函数调用底层unoecdf计算时，传入的风险差值向量中存在NA、NaN或无穷大值，触发了C语言函数的参数校验规则，常见诱因及修复方法如下：

常见报错诱因 #

• 模型不符合嵌套要求：survIDINRI包计算IDI/NRI要求两个对比模型为嵌套结构，即新模型仅比旧模型新增待验证的目标变量，其余协变量完全一致。你当前构造的covs0和covs1分别包含glst_new和lvef_low，两套协变量无嵌套关系，Cox模型拟合时会出现异常风险值，是最可能的报错原因。
• 输入数据存在异常值：生存时间存在负数、事件变量非0/1取值、协变量矩阵存在缺失值或无穷大值，都会导致模型预测风险异常。
• 样本量或事件数不足：你当前仅使用75例样本进行计算，若365天节点的终点事件发生数不足10例，Cox模型拟合会出现收敛失败，回归系数偏大甚至为NA，最终衍生出无穷大的风险差值。

修复步骤 #

1. 修正协变量矩阵构造，保证模型嵌套：
   若你的验证目标是判断glst_new能否在lvef_low的基础上提升预测效果，旧模型为包含lvef_low的基础模型，新模型为基础模型加glst_new，构造代码如下：

# indata固定为两列：第一列生存时间，第二列事件指示
indata <- mydata[, c("admission_fu_event", "cvdeath_vf_shock_chb_arr")]
# 旧模型（基础模型）协变量：不含待验证的glst_new
covs0 <- as.matrix(mydata[, c("age_ici", "sex___1", "lvef_low")])
# 新模型（拓展模型）协变量：旧模型基础上新增glst_new
covs1 <- as.matrix(mydata[, c("age_ici", "sex___1", "lvef_low", "glst_new")])

2. 排查数据异常值：
   运行以下代码确认输入数据无异常：

# 检查生存时间无缺失、无负数
summary(mydata$admission_fu_event)
# 检查事件变量仅含0和1，无缺失
table(mydata$cvdeath_vf_shock_chb_arr, useNA = "ifany")
# 检查协变量矩阵无缺失、无无穷大值
sum(is.na(covs0), is.na(covs1), is.infinite(covs0), is.infinite(covs1))

3. 验证模型收敛性：
   单独拟合两个Cox模型，确认无收敛报错、回归系数无NA：

library(survival)
# 拟合基础模型
cox_base <- coxph(Surv(admission_fu_event, cvdeath_vf_shock_chb_arr) ~ age_ici + sex___1 + lvef_low, data = mydata)
# 拟合拓展模型
cox_ext <- coxph(Surv(admission_fu_event, cvdeath_vf_shock_chb_arr) ~ age_ici + sex___1 + lvef_low + glst_new, data = mydata)
# 查看模型结果
summary(cox_base)
summary(cox_ext)

4. 若事件数不足，可适当降低t0的取值（比如调整为180天），或扩大分析样本量，保证t0节点有足够的事件发生数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者quinaglia