locația meniului: regresia Analysis_Survival_Cox.

această funcție se potrivește modelului de risc proporțional al Cox pentru rezultatele timpului de supraviețuire (timp-la-eveniment) pe unul sau mai mulți predictori.regresia Cox (sau regresia proporțională a pericolelor) este o metodă de investigare a efectului mai multor variabile asupra timpului în care un eveniment specificat are loc. În contextul unui rezultat, cum ar fi moartea, aceasta este cunoscută sub numele de regresie Cox pentru analiza supraviețuirii., Metoda nu presupune un anumit” model de supraviețuire”, dar nu este cu adevărat neparametrică, deoarece presupune că efectele variabilelor predictoare asupra supraviețuirii sunt constante în timp și sunt aditive într-o singură scară. Nu trebuie să utilizați regresia Cox fără îndrumarea unui Statistician.cu condiția ca ipotezele regresiei Cox să fie îndeplinite, această funcție va oferi estimări mai bune ale probabilităților de supraviețuire și ale pericolului cumulativ decât cele furnizate de funcția Kaplan-Meier.,riscul cumulativ la un moment dat t este riscul de a muri între timpul 0 și timpul t, iar funcția supraviețuitorului la momentul t este probabilitatea supraviețuirii până la timpul t (vezi și estimările Kaplan-Meier).coeficienții dintr-o regresie Cox se referă la pericol; un coeficient pozitiv indică un prognostic mai rău, iar un coeficient negativ indică un efect protector al variabilei cu care este asociat.,raportul pericolelor asociat cu o variabilă predictor este dat de exponentul coeficientului său; acest lucru este dat cu un interval de încredere sub opțiunea „detalii coeficient” din StatsDirect. Raportul pericolelor poate fi, de asemenea, considerat ca rata relativă a mortalității, a se vedea Armitage and Berry (1994). Interpretarea raportului pericolelor depinde de scara de măsurare a variabilei predictor în cauză, a se vedea Sahai and Kurshid (1996) pentru informații suplimentare privind riscul relativ al pericolelor.,în studiile prospective, când indivizii sunt urmăriți în timp, valorile covariatelor se pot schimba cu timpul. Covariatele pot fi astfel împărțite în fixe și dependente de timp. Un covariat depinde de timp dacă diferența dintre valorile sale pentru doi subiecți diferiți se modifică în timp; de exemplu, colesterolul seric. Un covariat este fixat dacă valorile sale nu se pot schimba cu timpul, de exemplu, sexul sau rasa. Factorii stilului de viață și măsurătorile fiziologice, cum ar fi tensiunea arterială, sunt de obicei dependenți de timp., Expunerile Cumulative, cum ar fi fumatul, sunt, de asemenea, dependente de timp, dar sunt adesea forțate într-o dihotomie imprecisă, adică „expuse” vs. „ne-expuse” în loc de „timpul de expunere”mai semnificativ. Nu există reguli dure și rapide cu privire la manipularea covariatelor dependente de timp. Dacă aveți în vedere utilizarea regresiei Cox, ar trebui să solicitați ajutorul unui Statistician, de preferință în faza de proiectare a anchetei.

analiza modelului și Devianța

un test al semnificației statistice generale a modelului este dat în cadrul opțiunii „analiza modelului”., Aici probabilitatea statistica chi-pătrat este calculată prin compararea Devianța (- 2 * log probabilitate) a modelului, cu toate covariatele pe care le-ați specificat, față de modelul cu toate covariatele a scăzut. Contribuția individuală a covariatelor la model poate fi evaluată pe baza testului de semnificație dat cu fiecare coeficient din producția principală; aceasta presupune o dimensiune destul de mare a eșantionului.

Devianță este de minus două ori jurnalul de raportul de probabilitate pentru modelele echipate cu probabilitate maximă (Hosmer și Lemeshow, 1989 și 1999; Cox și Snell, 1989; Pregibon, 1981)., Valoarea adăugarea unui parametru de la un model Cox este testat prin scăderea deviere de la modelul cu noul parametru de devianță de la modelul fara parametru nou, diferența este apoi testat cu o distribuție chi-pătrat cu grade de libertate egal cu diferența între gradele de libertate de modele vechi și noi. Opțiunea de analiză a modelului testează modelul pe care îl specificați împotriva unui model cu un singur parametru, interceptarea; aceasta testează valoarea combinată a predictorilor/covariatelor specificate în model.,unele pachete statistice oferă regresie Cox în trepte care efectuează teste sistematice pentru diferite combinații de predictori/covariabile. Procedurile automate de construire a modelelor, cum ar fi acestea, pot fi înșelătoare, deoarece nu iau în considerare importanța reală a fiecărui predictor, din acest motiv StatsDirect nu include selecția treptată.supraviețuirea și ratele de risc cumulative funcția supraviețuire/supraviețuire și funcția de pericol cumulativ (așa cum sunt discutate în Kaplan-Meier) sunt calculate în raport cu valoarea inițială (cea mai mică valoare a covariatelor) la fiecare moment., Regresia Cox oferă o estimare mai bună a acestor funcții decât metoda Kaplan-Meier atunci când ipotezele modelului Cox sunt îndeplinite și potrivirea modelului este puternică.

vi se oferă opțiunea de a „centra covariatele continue” – aceasta face ca funcțiile de supraviețuire și pericol să fie relative la media variabilelor continue, mai degrabă decât la minim, care este de obicei cea mai semnificativă comparație.dacă aveți predictori binari / dihotomici în modelul dvs., vi se oferă opțiunea de a calcula supraviețuirea și pericolele cumulative pentru fiecare variabilă separat.,

pregătirea datelor

  • timpul până la eveniment, de exemplu timpul în care un subiect dintr-un studiu a supraviețuit.
  • Cod eveniment / cenzor – acesta trebuie să fie ≥1 (eveniment(evenimente) s-a întâmplat) sau 0 (niciun eveniment la sfârșitul studiului, adică „corect cenzurat”).
  • straturi-de exemplu, codul de centru pentru un proces multi-centru. Fii atent cu alegerea ta de straturi; solicitați sfatul unui Statistician.
  • predictori-acestea sunt, de asemenea, denumite covariabile, care pot fi o serie de variabile despre care se crede că sunt legate de evenimentul studiat. Dacă un predictor este o variabilă clasificator cu mai mult de două clase (adică., ordinal sau nominal) atunci trebuie să utilizați mai întâi funcția variabilă dummy pentru a o converti într-o serie de clase binare.

validarea Tehnică

StatsDirect optimizează log probabilitatea asociată cu un model de regresie Cox până la schimbarea în log likelihood cu iterații este mai mică decât precizia pe care le specificați în caseta de dialog care este afișată înainte de calculul are loc (fără de lege, 1982; Kalbfleisch și Prentice, 1980; Harris, 1991; Cox și Oakes, 1984; Le, 1997; Hosmer și Lemeshow, 1999).,

caseta de dialog Opțiuni de calcul stabilește o valoare (implicit este 10000) pentru „raportul de divizare”; acesta este raportul în Constanta proporționalității la un moment t peste care StatsDirect va împărți datele în mai multe straturi și va calcula o soluție de probabilitate extinsă, vezi Bryson and Johnson, (1981).legăturile sunt tratate de aproximarea lui Breslow (Breslow, 1974).reziduurile Cox-Snell sunt calculate conform specificațiilor Cox and Oakes (1984). Reziduurile Cox-Snell, Martingale și deviance sunt calculate conform specificațiilor lui Collett (1994).,supraviețuirea inițială și ratele de risc cumulative sunt calculate de fiecare dată. Sunt utilizate metode de probabilitate maximă, care sunt iterative atunci când există mai mult de un deces/eveniment la un moment observat (Kalbfleisch și Prentice, 1973). Alte programe pot utiliza estimările Breslow mai puțin precise pentru aceste funcții.

exemplu

de la Armitage și Berry (1994, p. 479).

Test workbook (foaie de lucru de supraviețuire: grup de etape, timp, cenzor).următoarele date reprezintă supraviețuirea în zile de la intrarea în studiu a pacienților cu limfom histiocitar difuz., Sunt comparate două grupuri diferite de pacienți, cei cu stadiul III și cei cu boala stadiul IV.,2ee13″>0

2 302 0 2 304 0 2 341 0 2 345 0

Alternatively, open the test workbook using the file open function of the file menu., Apoi selectați regresia Cox din secțiunea Analiza supraviețuirii din meniul analiză. Selectați coloana marcată ” timp „când vi se solicită orele, selectați” cenzor „când vi se solicită moartea/ cenzura, faceți clic pe butonul Anulare când vi se cere despre straturi și când vi se cere despre predictori și selectați coloana marcată”grup de etape”.

Pentru acest exemplu:

Cox (proporțională a riscurilor) de regresie

80 de subiecți, cu 54 de evenimente,

Devianță (likelihood ratio) chi-pătrat = 7.634383 df = 1 P = 0.0057

Etapa grup b1 = 0.96102 z = 2.492043 P = 0.,0127

Cox regression – hazard ratios

Parameter Hazard ratio 95% CI
Stage group 2.614362 1.227756 to 5.566976
Parameter Coefficient Standard Error
Stage group 0.96102 0.,385636

regresie Cox – model de analiză

Log likelihood cu nr variabile = -207.554801

Log likelihood cu toate modelele explicative = -203.737609

Devianță (likelihood ratio) chi-square = 7.634383 df = 1 P = 0.0057

testul De semnificatie pentru coeficientul b1 testează ipoteza nulă că acesta este egal cu zero și astfel că exponentul este egal cu unu., Intervalul de încredere pentru exp (b1) este, prin urmare, intervalul de încredere pentru rata relativă a mortalității sau a riscului; prin urmare, putem deduce cu încredere de 95% că rata mortalității din cancerele din stadiul 4 este de aproximativ 3 ori și de cel puțin 1,2 ori riscul din cancerele din stadiul 3.