tegyük fel, hogy figyelembe szeretné venni a kockázati tényező hatását egy esemény előfordulásának idejére. Például Arnlov et al (2010) fontolja meg a testtömeg-index (BMI) és a metabolikus szindróma hatását a szív-és érrendszeri betegségek kialakulására és a középkorú férfiak halálára. Az egyesületeket egy kohorsz tanulmány adatai alapján vizsgálták, amelyben 1758, egy megyében élő középkorú svéd férfi több mint 30 éves nyomon követéssel rendelkezik., Az alábbi ábra a BMI-kategória és a metabolikus szindróma jelenléte (B) vagy hiánya (a) szerint mutatja a jelentős kardiovaszkuláris eseményig eltelt időt. Van-e különbség ezekben a túlélési görbékben?

2.ábra: Kaplan-Meier-görbék a MetS (A) és MetS (B) nélküli egyénekben a különböző BMI-kategóriákban előforduló főbb kardiovaszkuláris eseményekhez.

(Arnlov, J et al., A testtömeg-Index és a metabolikus szindróma hatása a középkorú férfiak szív-és érrendszeri betegségeinek és halálának kockázatára. Forgalom 2010; 121; 230-236, eredetileg megjelent online 12/28/2009; DOI 10.1161 / CIRCULATIONAHA.109, 88752)

egy jelentős kardiovaszkuláris esemény előfordulása bináris válasz. A logisztikus regresszió, a BMI mint prediktor változó, megfelelő lenne ezeknek az adatoknak az elemzésére?,

válasz

a jelentős kardiovaszkuláris esemény és a prediktor változó jelenléte vagy hiánya közötti összefüggést egy adott időpontban logisztikus regresszióval lehetett értékelni, de ez nem hasonlította össze közvetlenül a túlélési görbéket. A túlélési elemzés összehasonlítaná a görbéket az idő alapján az eseményhez.

túlélési elemzési módszerek, például az arányos veszélyek regressziója eltér a logisztikus regressziótól, arány helyett egy Arány értékelésével.,

arányos veszélyek regresszió más néven Cox regresszió, modellezi az incidenciát vagy a veszélyességi arányt, a betegség új eseteinek számát A veszélyeztetett populációnként egységnyi idő alatt. Ha az eredmény halál, ez a halálozási arány.
veszély függvény A veszély függvény az a valószínűség, hogy ha egy személy túléli a t-T, akkor a következő pillanatban megtapasztalják az eseményt.

ezzel szemben a logisztikus regresszió figyelembe veszi az adott időszakban kialakuló új esetek arányát, azaz a kumulatív incidenciát., A logisztikus regresszió becsüli az esélyarányt; az arányos veszélyek regressziója becsüli a relatív hazárdot.

a veszélyfüggvények aránya a kockázati függvények arányának tekinthető, így az arányos veszélyek regressziós modell a relatív kockázat függvényének tekinthető (míg a logisztikus regressziós modellek az esélyarány függvénye). A kovariáns változásainak multiplikatív hatása van a kiindulási kockázatra. A T időpontban a veszélyfüggvény szempontjából a modell a következő:

\(\lambda \ left (t|X_{1i},X_{2i},…,X_{Ki} \ right) = \ lambda_{0} (t) EXP \left (\beta_{1}X_{1i}+ \ beta_{2}X_{2i}+…,+ \beta_{k}X_{Ki} \right)\)

bár nincs külön valószínűségi modell van kiválasztva, hogy képviselje a túlélési idő, arányos veszélyek regresszió van egy fontos feltételezés: a veszély bármely egyén egy fix aránya a veszély bármely más egyén. (azaz arányos veszélyek)., Értesítés, ha a \(\lambda_0 (t)\) az a veszélyességi funkció egy témát a predictor értékek nulla, \(\lambda_1 (t)\) az a veszélyességi funkció egy tárgy más értékek a predictor változók, akkor a kockázati arány attól függ, csak a predictor változók, nem pedig az idő t. Ez a feltételezés azt jelenti, hogy ha egy covariate páros a kockázata, hogy a rendezvény napján egy, hanem páros a kockázata, hogy a rendezvény bármelyik más nap.,

az arányos veszélyességi modellek felhasználhatók az eseményidő diszkrét vagy folyamatos mérésére, és tartalmazhatnak időfüggő kovariánsokat (kovariánsokat, amelyek értékei a megfigyelési időszak alatt változhatnak). Arányos veszélyek regresszió alkalmazásával kovariánsokkal korrigált veszély (vagy kockázat) arányok állíthatók elő.

térjünk vissza az Arnlov által feltett eredeti kérdéshez és colleagues…do a BMI és a metabolikus szindróma befolyásolja a szív-és érrendszeri betegségek kialakulását? Olvassa el az Arnlov et al., A testtömeg-Index és a metabolikus szindróma hatása a szív-és érrendszeri betegségek és halálozás kockázatára a középkorú férfiak körében 2010;121; 230-236, különös figyelmet fordítva a statisztikai módszerekre, eredményekre és következtetésekre.

összehasonlítása és kontrasztja az arányos veszély regressziós megközelítés egy logisztikai regressziós megközelítés olvasásával Franco et al. A metabolikus szindrómába való belépés pályái: a Framingham szívvizsgálat. Keringés 2009;120; 1943-1950; eredetileg megjelent online november 2, 2009; American Heart Association. 7272 Greenville Avenue, Dallas, TX DOI: 10.,1161 / körforgalom.109.855817

a két vizsgálat eredményeit is összehasonlíthatja. Mindkét papír a 14. hét olvasmányok mappájában található.

Megjegyzés! Ha nem ismeri a Kaplan-Meier görbéket, olvassa el a túlélési elemzés fejezetét a Research Methods II monográfiáiban a Journal of Tropical Pediatrics

(elérhető a http://www.oxfordjournals.org/our_journals/tropej/online/ma_chap12.pdf )