Spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaIn un documento (PMID: 29240540), sono stati utilizzati modelli di regressione dei rischi proporzionali di Cox multivariata con spline cubiche ristrette (RCS) e spline adattive per dimostrare la relazione continua tra l'età del paziente e la mortalità specifica per carcinoma papillare della tiroide (PTC), e i risultati sono stati mostrati nella figura seguente
Faccio la stessa cosa in JMP usando il " Adatta rischi proporzionali" :
1.Selezionare Analizza > Affidabilità e sopravvivenza > Stima rischi proporzionali.
2.Compilare le caselle Time to Event e Censor con le colonne appropriate.
3.Aggiungere l'età e la dimensione del tumore agli effetti del modello di costrutto.
4.Fai clic sul triangolo rosso accanto a "Attributi" e seleziona Effetto spline annodato . Digitare 3 nodi e fare clic su OK.
5.Fare clic su Esegui nella finestra di dialogo Specifica modello.
6.Fare clic sul triangolo rosso accanto a Proportional Hazards Fit e selezionare Risk Ratios
7. I risultati sono mostrati nella figura seguente, ma l'output non può essere ottenuto come la carta
Perciò, Faccio la stessa cosa in JMP usando il " Sopravvivenza parametrica adatta" :
1.Selezionare Analizza > Affidabilità e sopravvivenza > Adatto Sopravvivenza parametrica .
2.Compilare le caselle Time to Event e Censor con le colonne appropriate.
3.Aggiungere l'età e le dimensioni del tumore agli effetti del modello di costrutto.
4.Fai clic sul triangolo rosso accanto a "Attributi" e seleziona Effetto spline annodato . Digitare 3 nodi e fare clic su OK.
5.Fare clic su Esegui nella finestra di dialogo Specifica modello.
6.Fare clic sul triangolo rosso accanto a Parametric Survival Fit e selezionare Salva formula probabilità. Probabilità di fallimento adattata alla dose proprio come Hazard Ratio (HR) nell'analisi di sopravvivenza di Cox?
7. Fare clic sul triangolo rosso accanto a Sopravvivenza parametrica Adatta e seleziona Profilo di distribuzione , Dose l'output ha lo stesso significato della carta nella figura seguente
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaNon so nulla di un pulsante Salva colonna.
Non ho idea del perché qualcosa sia disabilitato in base alle informazioni limitate su ciò che stai facendo.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaperché il pulsante Salva colonne è grigio nel mio software JMP? Non posso salvare la formula di sopravvivenza.Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaIl problema sono le ipotesi del modello di rischio proporzionale semi-parametrico. Se si seleziona una distribuzione parametrica, come Weibull, è possibile salvare la formula di previsione e la formula dell'intervallo di confidenza nella tabella dati.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaFare clic sul triangolo rosso accanto a Massima probabilità e selezionare Salva colonne > Salva formula di sopravvivenza. Ma non puoi salvare la funzione di rischio, per quanto ne so.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaGrazie Marco,
Ho scoperto che i seguenti set potrebbero analizzare il fattore continuo KPS e il tempo di sopravvivenza (cancro polmonare VA dai dati di esempio): Analizza> Adatta modello, Personalità: Regressione generalizzata; Distribuzione: rischi proporzionali di Cox.Infine, ottieni la seguente figura. Cosa significa l'Hazard Profiler? Come posso calcolare l'intervallo di confidenza al 95% di Hazard?
In Hazard Profiler, potrei emettere la tabella Grid o la tabella Random, ma ciò di cui ho bisogno sono i valori di Hazard corrispondenti ai valori KPS originali. Pertanto, potrei profilare il pericolo e il KPS utilizzando Graph Builder.
Grazie
Shaohua Zhan
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaIl parametro di forma della distribuzione di Weibull stimato è quasi 1 (cioè 1 / 1.096387964 ), quindi il rischio è quasi costante (leggermente decrescente con l'aumentare della vita).
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaIl riferimento per i rapporti di range risk è il valore minimo della variabile regressore. Non vi è alcun riferimento per il rapporto di rischio unitario. Puoi usarlo con qualsiasi riferimento che ti piace.
È possibile stimare il rischio all'età = 45 anni e di nuovo a qualsiasi altra età.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaInoltre, secondo i vostri suggerimenti, i valori di Hazard o PDF / (1-CDF) sono molto piccoli (<0.0001). La figura seguente è i miei risultati e la formula di Hazard.qualcosa di sbagliato?
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaGrazie ancora per i vostri gentili suggerimenti. Tuttavia, ho un'altra domanda.Esistono due tipi di rapporti di rischio nel modello di rischio proporzionale di Cox, inclusa la variazione per unità nel regressore e per variazione nel regressore nell'intero intervallo in JMP. Sebbene il modello di sopravvivenza parametrico possa salvare il rischio o PDF / (1-CDF) per me secondo i tuoi suggerimenti, qual è il riferimento per i rapporti di rischio nel rischio di mortalità? anche per variazione unitaria del regressore o per variazione del regressore su tutto l'intervallo? quando analizzo la relazione continua tra età del paziente e tempo di sopravvivenza secondo i tuoi suggerimenti, posso impostare l'età di 45 anni come riferimento per il calcolo del rischio?
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaSembra che tu sia in grado di adattare il modello che desideri perché hai ottenuto i rapporti di rischio che volevi o ti aspettavi. Il problema è cosa fare dopo l'attacco. Il modello di rischio proporzionale di Cox in JMP è limitato. Non fornisce alcun profiler e non è possibile salvare il modello stimato come formula di colonna.
Il modello di sopravvivenza parametrico, tuttavia, può salvare il modello di probabilità stimato per te. Questo è il CDF per il modello di distribuzione della vita selezionato (ad es. Weibull). Costruisci una seconda colonna con una formula per il pericolo. Copia prima la formula di probabilità salvata. Incollalo nella nuova formula e modifica il nome della funzione da "Distribuzione" a "Densità". (Ad esempio, Weibull Distribution to Weibull Density.) fai clic su dividi, inserisci 1, fai clic su sottrai e incolla di nuovo la funzione di probabilità. Ora dovresti avere il pericolo o PDF / (1-CDF).
Puoi profilare questo pericolo usando Grafico > Profiler o Costruttore di grafici, a seconda del tuo scopo.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaGrazie per l'aiuto. Tuttavia, è ancora difficile per me eseguire l'analisi di sopravvivenza secondo i tuoi gentili suggerimenti. Potresti mostrarmi i passaggi dettagliati da eseguire? Il mio scopo è l'analisi la relazione continua tra l'età del paziente e il tempo di sopravvivenza (come i dati di sopravvivenza nel carcinoma polmonare VA dai dati del campione) utilizzando modelli di regressione dei rischi proporzionali di Cox multivariati con spline cubiche ristrette (RCS). Infine otterrò la seguente figura simile.
Ri: spline cubiche ristrette con dati di sopravvivenzaIn primo luogo, poiché il punto dell'articolo è che esiste una differenza nella funzione di rischio basata sul tipo selvatico, è necessario incrociare l'età e la dimensione del tumore per stimare e testare l'effetto dell'interazione. Questa modifica è valida per entrambi i tipi di modelli che hai provato.
In secondo luogo, il profiler di previsione sta profilando la probabilità di mortalità, non il rischio di mortalità. La funzione di rischio si basa sulla funzione di densità di probabilità (PDF) e sulla funzione di distribuzione cumulativa (CDF): PDF / (1-CDF). È possibile creare una formula di colonna utilizzando queste funzioni di probabilità per una distribuzione scelta in JMP. I parametri stimati possono essere usati come argomenti per queste funzioni di probabilità. È quindi possibile tracciare la funzione con il Costruttore di grafici rispetto all'età e alla dimensione del tumore o con il filtro.
Non so se la trasformazione della spline sia necessaria, ma in tal caso, fai clic sul triangolo rosso e seleziona Salva colonne> Formula di previsione.
