Friday 20th September 2019
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mnmlist: Modele de cox pour les nuls

Cette hypothèse de risques proportionnels doit être testée. Nous discuterons des méthodes pour évaluer la proportionnalité dans le prochain article de cette série: hypothèses modèle de Cox. La modélisation du temps de survie basée sur de nombreuses variables indépendantes est possible grâce à cette procédure. Comme il y a des analyses de survie ou des observations censurées impliquées, nous examinons les facteurs de risque pour les événements. Nous sommes intéressés par quelque chose nommé le danger. Nous modélisons pour la fonction de danger par opposition à la fonction de survie. Les données suivantes représentent la survie en jours depuis l`entrée à l`essai des patients atteints d`un lymphome histiocytaire diffus. Deux groupes différents de patients, ceux avec la phase III et ceux avec la maladie de stade IV, sont comparés. Si vous avez des prédicteurs binaires/dichotomes dans votre modèle, vous avez la possibilité de calculer séparément la survie et les risques cumulatifs pour chaque variable. [h (t) = H_0 (t) times exp (b_1x_1 + b_2x_2 +... + b_px_p) ] le tableau des coefficients de la bonté de l`ajustement affiche une série de statistiques pour le modèle indépendant (correspondant au cas où il n`y a pas d`impact des covariables, bêta = 0) et pour le modèle ajusté. La survie initiale et les taux de risque cumulatifs sont calculés à chaque fois. Les méthodes de probabilité maximale sont utilisées, qui sont itératives lorsqu`il y a plus d`un décès/événement à un moment observé (Kalbfleisch et Prentice, 1973).

D`autres logiciels peuvent utiliser les estimations de Breslow moins précises pour ces fonctions. * = données censurées (patient encore en vie ou décédé d`une cause non liée) le modèle Cox suppose que [Math] r (x, beta) [/Math] est exponentiel et donné par le rapport de la fonction de danger pour les 2 sujets avec des valeurs covariées X_O et X_1 est donnée par, la méthode de Cox n`assume aucune distribution particulière pour les temps de survie, mais il suppose plutôt que les effets des différentes variables sur la survie sont constants au fil du temps et sont additifs dans une échelle particulière. StatsDirect optimise la probabilité du journal associée à un modèle de régression de Cox jusqu`à ce que la modification de la probabilité du journal avec les itérations soit inférieure à la précision que vous spécifiez dans la boîte de dialogue qui s`affiche juste avant le calcul (Lawless, 1982; Kalbfleisch et Prentice, 1980; Harris, 1991; Cox et Oakes, 1984; Le, 1997; Hosmer et Lemeshow, 1999). Le modèle de Cox est exprimé par la fonction de danger notée par h (t). Brièvement, la fonction de danger peut être interprétée comme le risque de mourir au moment t. On peut estimer comme suit: les méthodes mentionnées ci-dessus-les courbes de Kaplan-Meier et les tests de tests logrank-sont des exemples d`analyse univariée. Ils décrivent la survie selon un facteur à l`étude, mais ignorent l`impact de tous les autres. Autrement, un rapport de risque supérieur à 1 indique une covariable qui est positivement associée à la probabilité de l`événement, et donc associée négativement à la durée de survie.