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【以斯帖實戰教學】 2013年11月27日,cox 迴歸模式:具時間相依共變數分析方法(Cox regression with time-dependent covariates) [推到 Facebook]
 

在臨床研究所收集到的存活資料中,某些解釋變數的值是會隨著追蹤時間而改變;例如針對病人不同的狀態而變換的治療方式或是更換不同的藥物。在這種情形下,如要探討其危險因子的影響,典型的Cox比例風險模式(cox proportional hazard model將不適當,那是因爲使用Cox比例風險模式時,有一基本假設必須要符合,即等比例風險假設(Proportional hazard assumption, PH assumption);也就是說,針對某一危險因子而言其風險比,不能隨著時間而有所改變,必須要固定。所以當此假設違反時,將Cox比例風險模式做一些修正是必要的,因爲上述的例子中,風險比(hazard ratio:HR)是會隨時間而改變的。所以,一個cox 迴歸模式的延伸應用:具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)即被提了出來。

 

具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)的方法主要可應用於兩方面:(1)用來檢定存活資料是否符合等比例風險假設,因爲統計圖的判讀,有時太過主觀,而缺乏證據。(2)可用來分析隨時間變化的共變數,在不同追蹤時間區段內,來分析其風險比的變化情形;也就是說,在某些區段內,風險比可能大於1,某些區段可能小於1,精準的給出時間分段的切點。在統計分析軟體的部份,目前SAS, R, SPSS等皆可用來進行cox 迴歸模式:具時間相依共變數方法(Cox regression with time-dependent covariates)分析。

 

Reference:

J. Klein and M. Moeschberger, Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. Springer, second ed., 2003.

 
 
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