Splines cubiques restreintes avec données de survieDans un article (PMID : 29240540), des modèles de régression à risques proportionnels multivariés de Cox avec des splines cubiques restreintes (RCS) et des splines adaptatives ont été utilisés pour démontrer la relation continue entre l'âge du patient et la mortalité spécifique au cancer papillaire de la thyroïde (PTC), et les résultats ont été présentés dans la figure suivante
Je fais la même chose dans JMP en utilisant le " Ajuster les risques proportionnels" :
1.Sélectionnez Analyser > Fiabilité et survie > Ajuster les risques proportionnels.
2. Remplissez les cases Time to Event et Censor avec les colonnes appropriées.
3. Ajoutez l'âge et la taille de la tumeur aux effets du modèle de construction.
4.Cliquez sur le triangle rouge à côté de "Attributs" et sélectionnez Effet de spline nouée . Tapez 3 nœuds et cliquez sur OK.
5.Cliquez sur Exécuter dans la boîte de dialogue Spécification du modèle.
6.Cliquez sur le triangle rouge à côté de Ajustement des risques proportionnels et sélectionnez Rapports de risque
7.Les résultats sont présentés dans la figure suivante, mais la sortie ne peut pas être obtenue en tant que papier
Donc, Je fais la même chose dans JMP en utilisant le " Ajuster la survie paramétrique" :
1.Sélectionnez Analyser > Fiabilité et survie > Adapter Survie paramétrique .
2. Remplissez les cases Time to Event et Censor avec les colonnes appropriées.
3. Ajoutez l'âge et la taille de la tumeur aux effets du modèle de construction.
4.Cliquez sur le triangle rouge à côté de "Attributs" et sélectionnez Effet de spline nouée . Tapez 3 nœuds et cliquez sur OK.
5.Cliquez sur Exécuter dans la boîte de dialogue Spécification du modèle.
6.Cliquez sur le triangle rouge à côté de Parametric Survival Fit, puis sélectionnez Enregistrer la formule de probabilité. Probabilité d'échec ajustée à la dose, tout comme le rapport de risque (HR) dans l'analyse de survie de Cox ?
7. Cliquez sur le triangle rouge à côté de Survie paramétrique Ajuster, puis sélectionnez Profil de distribution , Dosage la sortie a la même signification que le papier dans la figure suivante
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieJe ne sais rien sur un bouton Enregistrer la colonne.
Je n'ai aucune idée de pourquoi quelque chose est désactivé sur la base des informations limitées sur ce que vous faites.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de surviePourquoi le bouton Enregistrer les colonnes est-il grisé dans mon logiciel JMP ? Je ne peux pas enregistrer la formule de survie.Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieLe problème réside dans les hypothèses du modèle à risque proportionnel semi-paramétrique. Si vous sélectionnez une distribution paramétrique, telle que Weibull, vous pouvez enregistrer la formule de prédiction et la formule d'intervalle de confiance dans la table de données.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieCliquez sur le triangle rouge à côté de Vraisemblance maximale et sélectionnez Enregistrer les colonnes > Enregistrer la formule de survie. Mais vous ne pouvez pas enregistrer la fonction de danger, pour autant que je sache.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieMerci Marc,
J'ai découvert que les ensembles suivants pouvaient analyser le facteur continu KPS et le temps de survie (cancer du poumon VA à partir des données de l'échantillon) : Analyse > Modèle d'ajustement, personnalité : régression généralisée ; Distribution : Risques proportionnels de Cox.Enfin, obtenez la figure suivante. Que signifie le profileur de danger ? Comment puis-je calculer l'IC à 95 % du danger ?
Dans le Hazard Profiler, je pourrais sortir le tableau de grille ou le tableau aléatoire, mais ce dont j'ai besoin, ce sont les valeurs de danger correspondant aux valeurs KPS d'origine. Par conséquent, je pourrais profiler le danger et le KPS à l'aide de Graph Builder.
Merci
Shaohua Zhan
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieLe paramètre de forme de distribution de Weibull estimé est proche de 1 (c'est-à-dire 1 / 1,096387964 ), de sorte que le risque est presque constant (diminuant légèrement avec l'augmentation de la durée de vie).
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieLa référence pour les ratios de risque de fourchette est la valeur minimale de la variable régressive. Il n'y a pas de référence pour le ratio de risque unitaire. Vous pouvez l'utiliser avec n'importe quelle référence que vous aimez.
Vous pouvez estimer le risque à l'âge = 45 ans et à nouveau à tout autre âge.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieDe plus, selon vos suggestions, les valeurs de Hazard ou PDF/(1-CDF) sont très petits (<0.0001). La figure suivante représente mes résultats et la formule de Hazard.quelque chose ne va pas ?
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieMerci encore pour vos aimables suggestions. Cependant, j'ai une autre question.Il existe deux types de ratios de risque dans le modèle de risque proportionnel de Cox, y compris par changement unitaire de régresseur et par changement de régresseur sur toute la plage dans JMP. Bien que le modèle de survie paramétrique puisse enregistrer le risque ou PDF / (1-CDF) pour moi selon vos suggestions, quelle est la référence des ratios de risque dans l'aléa de mortalité ? également par changement d'unité de régresseur ou par changement de régresseur sur toute la plage ? lorsque j'analyse la relation continue entre l'âge du patient et la durée de survie selon vos suggestions, est-ce que je peux fixer l'âge de 45 ans comme référence pour le calcul des risques ?
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieIl semble que vous soyez en mesure d'adapter le modèle que vous désirez parce que vous avez obtenu les ratios de risque que vous vouliez ou attendiez. Le problème est de savoir quoi faire après l'ajustement. Le modèle de risque proportionnel de Cox dans JMP est limité. Il ne fournit aucun profileur et vous ne pouvez pas enregistrer le modèle estimé en tant que formule de colonne.
Le modèle de survie paramétrique, cependant, peut enregistrer le modèle de probabilité estimé pour vous. Il s'agit de la CDF pour le modèle de distribution de vie sélectionné (par exemple Weibull). Construisez une deuxième colonne avec une formule pour le danger. Copiez d'abord la formule de probabilité enregistrée. Collez-le dans la nouvelle formule et changez le nom de la fonction de "Distribution" en "Densité". (Par exemple, Weibull Distribution to Weibull Density.) cliquez sur diviser, entrez 1, cliquez sur soustraire et collez à nouveau la fonction de probabilité. Vous devriez maintenant avoir le hasard ou le PDF/(1-CDF).
Vous pouvez profiler ce danger à l'aide de Graph > Profiler ou Graph Builder, selon votre objectif.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieMerci pour votre aide. Cependant, il m'est encore difficile d'effectuer l'analyse de survie selon vos aimables suggestions. Pourriez-vous me montrer les étapes détaillées à effectuer ? Mon but est d'analyser la relation continue entre l'âge du patient et le temps de survie (comme les données de survie dans le cancer du poumon VA à partir des données de l'échantillon) en utilisant des modèles de régression à risques proportionnels multivariés de Cox avec des splines cubiques restreintes (RCS). Enfin, j'obtiendrai la figure similaire suivante.
Re : Splines cubiques restreintes avec données de survieTout d'abord, puisque le but de l'article est qu'il existe une différence dans la fonction de risque basée sur le type sauvage, vous devez croiser l'âge et la taille de la tumeur pour estimer et tester l'effet d'interaction. Ce changement est vrai pour les deux types de modèles que vous avez essayés.
Deuxièmement, le profileur de prédiction dresse le profil de la probabilité de mortalité, et non du risque de mortalité. La fonction de risque est basée sur la fonction de densité de probabilité (PDF) et la fonction de distribution cumulative (CDF) : PDF / (1-CDF). Vous pouvez créer une formule de colonne à l'aide de ces fonctions de probabilité pour une distribution choisie dans JMP. Les paramètres estimés peuvent être utilisés comme arguments de ces fonctions de probabilité. Vous pouvez ensuite tracer la fonction avec Graph Builder en fonction de l'âge et de la taille de la tumeur ou avec un filtrage.
Je ne sais pas si la transformation spline est nécessaire, mais si c'est le cas, cliquez sur le triangle rouge et sélectionnez Enregistrer les colonnes > Formule de prédiction.
