Cox regression IV. Competing risks.
Cox regression IV. Competing risks.
Cox regression IV. Competing risks.
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
u n i v e r s i t y o f c o p e n h a g e nd e p a r t m e n t o f b i o s t a t i s t i c sGrafisk modelkontrol via log(-log(overlevelse))For <strong>Cox</strong>-modellen med X i = I(i behandlet) er overlevelsenS(t | X i ) = S 0 (t) exp(βX i)Det betyder at={S0 (t) exp(β) hvis i får behandlingS 0 (t) hvis i får placebo.log(− log(S(t | X i ))) = log(− log(S 0 (t))) + βX isvarende til at differensenlog(− log(S(t | X i ))) − log(− log(S(t | X j ))) = β(X i − X j )mellem to individer i og j ikke afhænger af tiden t, dvs atoverlevelseskurverne er parallelle som funktion af t.log(-log(·))-funktionen kaldes også for cloglog-funktionen(complementary log log).3 / 47