Overlevelsesanalyse

More documents

Recommendations

Info

Ventetidsanalyse Særlig modelkontrol for Cox modellen 45 Numerisk test af proportionalitet ved brug af tidsafhængige variable Vælg passende opdeling (her 14 og 105 dage), hvor rate ratioen tillades at være forskellig for de forskellige tidsintervaller. Dette gøres v.h.a. dummy variable (her SKLFRA14 og SKLFRA105). Proportionalitetsantagelsen testes ved at teste, om disse dummy-variable er signifikante: PROC PHREG DATA=skl; MODEL day*bld(0) = log2bilirub sklero SKLfra14 SKLfra105; IF sklero=1 AND day>=14 THEN SKLfra14=1; ELSE SKLfra14=0; IF sklero=1 AND day>=105 THEN SKLfra105=1; ELSE SKLfra105=0; TestProp: TEST SKLfra14, SKLfra105; RUN; For hvert reblødningstidspunkt beregnes variablene inden i PHREG for hver enkelt af de patienter, der er under risiko p˚a netop det tidspunkt (i’erne i nævneren p˚a s. 28). I beregningerne for hver enkelt patient i bruger SAS de værdier, som variablene (her sklero) har for den enkelte patient i, undtagen for tids-responsvariablen (her day), som er lig det aktuelle reblødningstidspunkt tj (reblødningstidspunktet for patient j p˚a s. 28) Ventetidsanalyse Tidsskalaer 47 Virkelighedstjek! Tid fra stop af seneste blødning har stor betydning for sandsynligheden for at begynde at rebløde her og nu • dels er det ikke muligt at rebløde, mens den foreg˚aende blødning stadig er i gang, • dels mindskes sandsynligheden for at rebløde markant med, hvor længe det er siden, man blødte sidst. Vi har alts˚a to komplikationer: 1. Patienterne er ikke under risiko fra tid 0 for at blive observeret med start p˚a en reblødning i vores studie. 2. ’Tid’ er ikke bare tid – der er flere tidsskalaer at vælge imellem. Ventetidsanalyse Særlig modelkontrol for Cox modellen 46 Del af output fra PROC PHREG Parameter Standard Variable DF Estimate Error Chi-Square Pr>ChiSq log2Bilirub 1 0.45833 0.09654 22.5398 ChiSq TestProp 1.9445 2 0.3782 Ventetidsanalyse Tidsskalaer 48 Valg af tidsskala Hidtil har vi brugt tid siden randomisering som tid i Cox modellen – men reblødningsraten afhænger langt mere af, hvor længe siden det er, patienten holdt op med at bløde. • Fordelen ved Cox modellen er, at den tillader en vilk˚arlig sammenhæng mellem den underliggende rate og den valgte tidsskala. • Ratioen mellem raterne for to vilk˚arlige patienter i samme stratum p˚a et hvilket som helst tidspunkt afhænger kun af regressionsvariablene. • Egenskaber ved en relevant tidsskala: Der skal være en god grund til at tro, at raten ændres med tid siden tid 0 p˚a samme m˚ade for alle individer i samme stratum.
Ventetidsanalyse Tidsskalaer 49 Eksempler p˚a tidsskalaer • alder • kalendertid Tidsskalaer • tid siden sygdommen begyndte • tid fra en eller anden hændelse af stor betydning for raten (her tid fra stop af foreg˚aende blødning) • tid fra randomisering (kan være problematisk) Den eneste forskel for det enkelte individ er definitionen af tid=0, men det kan gøre en væsentlig forskel, fordi det kan have stor betydning for hvem, der er “under risiko” i studiet, n˚ar den hændelse, der er i fokus, sker for et individ. Ventetidsanalyse Tidsskalaer 51 Eksempler p˚a forskellige tidsskalaer ved reblødning Tid siden randomisering Tid siden slut p˚a første blødning: Ventetidsanalyse Tidsskalaer 50 Forskellige tidsskalaer Kalendertid: Tid siden indgang i studiet: Ventetidsanalyse Tidsskalaer 52 Valg af tidsskala Vælg den tidsskala, hvor raten varierer mest (eller mest ujævnt) med tiden inden for det tidsinterval, hvor man har observationer! Andre tidsskalaer kan indg˚a via regressionsvariable i Cox modellen og/eller via stratifikation. Hvis betydningen af en alternativ tidsskala ikke følger mønstret “en m˚aned mere betyder altid det samme”, s˚a er det nødvendigt enten at stratificere eller at bruge tidsafhængige regressionsvariable (se det numeriske test for proportionalitet s. 45 for et eksempel p˚a SAS programmering med tidsafhængige variable).
Page 1 and 2: Ventetidsanalyse (“Overlevelsesan
Page 3 and 4: Ventetidsanalyse Kaplan-Meier 9 For
Page 5 and 6: Ventetidsanalyse Styrkeberegning 17
Page 7 and 8: Ventetidsanalyse Cox model 25 PROC
Page 9 and 10: Ventetidsanalyse Transformation af
Page 11: Ventetidsanalyse Opsummering 2. del
Page 15 and 16: Ventetidsanalyse Konkurrerende afga
Page 17 and 18: Censurerede, normalt fordelte data
Page 19 and 20: Censurerede, normalt fordelte data
Page 21 and 22: Lineære splines 81 Konstruktion af
Page 23: Lineære splines 89 Plot af lineær

Overlevelsesanalyse

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?