生存データを含む制限された 3 次スプラインある論文（PMID: 29240540)、制限付き 3 次スプライン (RCS) と適応スプラインを使用した多変量 Cox 比例ハザード回帰モデルを使用して、患者の年齢と甲状腺乳頭がん (PTC) 比死亡率との連続的な関係を実証しました。結果は次の図に示されています。
JMP でも「」を使用して同じことを行います。比例ハザードを当てはめる」 :
1. [分析] > [信頼性と生存] > [比例ハザードの適合] を選択します。
2. [Time to Event] ボックスと [Censor] ボックスに適切な列を入力します。
3.年齢と腫瘍サイズを構築モデルの効果に追加します。
4.「属性」の横にある赤い三角形をクリックし、「ノット スプライン エフェクト」を選択します。 「 3 knots 」と入力し、「OK」をクリックします。
5.「モデル仕様」ダイアログボックスで「実行」をクリックします。
6.「比例ハザードフィット」の横にある赤い三角をクリックし、「リスク比」を選択します。
7.結果は次の図に示されていますが、紙としての出力は得られません
したがって、 JMP でも「」を使用して同じことを行います。フィットパラメトリックサバイバル」 :
1.「分析」>「信頼性と生存性」>を選択します。フィットパラメトリックサバイバル。
2. [Time to Event] ボックスと [Censor] ボックスに適切な列を入力します。
3.年齢と腫瘍サイズを構築モデルの効果に追加します。
4.「属性」の横にある赤い三角形をクリックし、「ノット スプライン エフェクト」を選択します。 「 3 knots 」と入力し、「OK」をクリックします。
5.「モデル仕様」ダイアログボックスで「実行」をクリックします。
6.「パラメトリック生存フィット」の横にある赤い三角をクリックし、「確率式を保存」を選択します。線量適合された故障確率は、コックス生存分析のハザード比(HR)と同じですか?
7。の横にある赤い三角をクリックします。パラメトリックサバイバルFit を選択し、Distribution Profiler を選択します、用量出力は、次の図の紙と同じ意味を持ちます。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン「列を保存」ボタンについては何も知りません。
あなたが何をしているのかについての限られた情報に基づいて、なぜ何かが無効になっているのかわかりません。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインJMP ソフトウェアで [列の保存] ボタンがグレーになっているのはなぜですか? サバイバルフォーミュラを保存できません。Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン問題は、セミパラメトリック比例ハザード モデルの仮定です。 ワイブルなどのパラメトリック分布を選択した場合は、予測式と信頼区間式をデータ テーブルに保存できます。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン[最尤法] の横にある赤い三角をクリックし、[列の保存] > [生存式の保存] を選択します。 しかし、私の知る限り、ハザード関数を保存することはできません。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインありがとうマーク、
次のセットで連続因子 KPS と生存期間 (サンプル データからの VA 肺がん) を分析できることがわかりました。 [分析] > [モデルの適合]、性格: 一般化回帰。配給：コックス・プロポーショナル・ハザード。最終的に次の図を取得します。 ハザードプロファイラーとは何を意味しますか? ハザードの 95% CI はどのように計算できますか?
ハザード プロファイラーでは、グリッド テーブルまたはランダム テーブルを出力できますが、必要なのは元の KPS 値に対応するハザード値です。 したがって、グラフ ビルダーを使用してハザードと KPS をプロファイリングできました。
ありがとう
ジャン・シャオファ
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインワイブル分布形状パラメータの推定値はほぼ 1 (つまり、 1 / 1.096387964 ) であるため、危険度はほぼ一定です (寿命が長くなるにつれてわずかに減少します)。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン範囲リスク比の基準は、回帰変数の最小値です。 ユニットリスク比率に関する参考資料はありません。 お好みのリファレンスに合わせてご利用いただけます。
年齢 = 45 での危険性を推定し、他の年齢でも同様に危険性を推定できます。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインさらに、あなたの提案に従って、ハザードの値はまたは PDF / (1-CDF) は非常に小さい (<0.0001)。 次の図は私の結果とハザードの計算式です。何か間違っていますか?
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン親切な提案をしていただきありがとうございます。しかし、別の質問があります。コックス比例ハザード モデルには 2 種類のリスク比があり、回帰子の単位変化ごとと JMP の全範囲にわたる回帰子の変化ごとが含まれます。ただし、パラメトリック生存モデルではハザードまたは PDF / (1-CDF) を保存できます。あなたの提案によると、死亡の危険性におけるリスク比の基準は何ですか?また、リグレッサーの単位変化ごと、または範囲全体にわたるリグレッサーの変化ごとですか?あなたの提案に従って患者の年齢と生存期間の連続的な関係を分析するとき、ハザード計算の基準として45歳を設定できますか?
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプライン望んでいた、または期待していたリスク比が得られたため、望むモデルを当てはめることができたようです。 問題は装着後どうするかです。 JMP の Cox 比例ハザード モデルには制限があります。 プロファイラは提供されず、推定モデルを列式として保存することはできません。
ただし、パラメトリック生存モデルでは、推定確率モデルを保存できます。 これは、選択した寿命分布モデル (ワイブルなど) の CDF です。 ハザードの式を含む 2 番目の列を作成します。 まず、保存した確率式をコピーします。 これを新しい数式に貼り付け、関数名を「分布」から「密度」に変更します。 (たとえば、ワイブル分布からワイブル密度へ。) [除算] をクリックして 1 を入力し、[減算] をクリックして確率関数を再度貼り付けます。 これで、ハザードまたは PDF / (1-CDF) が表示されるはずです。
目的に応じて、[グラフ] > [プロファイラー] または [グラフ ビルダー] を使用して、この危険性をプロファイリングできます。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインご協力いただきありがとうございます。 しかし、あなたの親切な提案に従って生存分析を実行することは私にとってまだ困難です。 実行する詳細な手順を説明してもらえますか? 私の目的は分析することです制限三次スプライン (RCS) を使用した多変量コックス比例ハザード回帰モデルを使用して、患者の年齢と生存時間の間の連続的な関係 (サンプル データからの VA 肺がんの生存データなど) を計算します。最終的に、次のような同様の図が得られます。
Re: 生存データを含む制限された 3 次スプラインまず、この論文の要点は、野生型に基づくハザード関数に違いがあるということであるため、相互作用効果を推定およびテストするには、年齢と腫瘍サイズを交差させる必要があります。 この変更は、試した両方のタイプのモデルに当てはまります。
第 2 に、予測プロファイラーは死亡の危険性ではなく、死亡の確率をプロファイリングしています。 ハザード関数は、確率密度関数 (PDF) および累積分布関数 (CDF): PDF / (1-CDF) に基づいています。 JMP で選択した分布に対してこれらの確率関数を使用して列式を作成できます。 推定されたパラメーターは、これらの確率関数の引数として使用できます。 次に、グラフ ビルダーを使用して、年齢と腫瘍サイズに対して、またはフィルタリングを使用して関数をプロットできます。
スプライン変換が必要かどうかはわかりませんが、必要な場合は、赤い三角形をクリックし、[列の保存] > [予測式] を選択します。
