생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인한 논문(PMID: 29240540),RCS(Restricted cubic splines) 및 적응형 스플라인을 사용한 다변량 Cox 비례 위험 회귀 모델을 사용하여 환자 연령과 갑상선 유두암(PTC) 특정 사망률 사이의 지속적인 관계를 입증했으며 그 결과는 다음 그림과 같습니다.
" 비례 위험에 적합" :
1.분석 > 신뢰성 및 생존 > 비례 위험 적합을 선택합니다.
2. Time to Event 및 Censor 상자를 적절한 열로 채웁니다.
3. 구성 모델 효과에 연령 및 종양 크기를 추가합니다.
4. "속성" 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 매듭이 있는 스플라인 효과를 선택합니다. 3매듭 을 입력하고 확인을 클릭합니다.
5. 모델 사양 대화 상자에서 실행을 클릭합니다.
6.Proportional Hazards Fit 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 위험 비율을 선택합니다.
7. 결과는 다음 그림과 같으나 출력물은 종이로 얻을 수 없다.
그러므로, " 파라메트릭 서바이벌 적합" :
1.분석 > 신뢰성 및 생존 > 선택 맞다 파라메트릭 서바이벌 .
2. Time to Event 및 Censor 상자를 적절한 열로 채웁니다.
3. 구성 모델 효과에 연령 및 종양 크기를 추가합니다.
4. "속성" 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 매듭이 있는 스플라인 효과를 선택합니다. 3매듭 을 입력하고 확인을 클릭합니다.
5. 모델 사양 대화 상자에서 실행을 클릭합니다.
6.Parametric Survival Fit 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 확률 공식 저장을 선택합니다. Cox 생존 분석의 위험 비율(HR)과 같은 피팅된 실패 확률?
7. 옆에 있는 빨간 삼각형을 클릭하세요. 파라메트릭 서바이벌 적합하고 분포 프로파일러를 선택합니다. , 복용량 출력은 다음 그림의 용지와 동일한 의미를 갖습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인열 저장 버튼에 대해 아는 것이 없습니다.
나는 당신이하고있는 일에 대한 제한된 정보를 기반으로 무언가가 비활성화 된 이유를 전혀 모릅니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인내 JMP 소프트웨어에서 열 저장 버튼이 회색인 이유는 무엇입니까? 나는 생존 공식을 저장할 수 없습니다.Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인문제는 준모수적 비례 위험 모델 가정입니다. Weibull과 같은 모수 분포를 선택하면 예측 공식과 신뢰 구간 공식을 데이터 테이블에 저장할 수 있습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인최대 우도 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 생존 공식 저장을 선택합니다. 하지만 내가 말할 수 있는 한 위험 함수를 저장할 수 없습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인감사합니다.
나는 다음 세트가 연속 인자 KPS 및 생존 시간(샘플 데이터의 VA 폐암)을 분석할 수 있음을 발견했습니다. 분석 > 모델 적합, 성격: 일반화된 회귀; 분포: Cox Proportional Hazards.마지막으로 다음 그림을 얻습니다. 위험 프로파일러는 무엇을 의미합니까? 위험의 95% CI를 어떻게 계산할 수 있습니까?
Hazard Profiler에서 Grid 테이블이나 Random 테이블을 출력할 수 있지만 필요한 것은 원래 KPS 값에 해당하는 Hazard 값입니다. 따라서 Graph Builder를 사용하여 위험 및 KPS를 프로파일링할 수 있습니다.
감사해요
샤오화 잔
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인추정 Weibull 분포 형태 매개변수는 거의 1(즉, 1/1.096387964 )이므로 위험도는 거의 일정합니다(수명 증가에 따라 약간 감소).
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인범위 위험 비율의 기준은 회귀 변수의 최소값입니다. 단위 위험 비율에 대한 참조가 없습니다. 원하는 참조와 함께 사용할 수 있습니다.
연령=45에서 위험을 추정할 수 있고 다른 연령에서도 다시 추정할 수 있습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인또한 귀하의 제안에 따라 Hazard의 가치 또는 PDF/(1-CDF)는 매우 작습니다(<0.0001). 다음 그림은 내 결과와 Hazard의 공식입니다.뭔가 잘못되었나요?
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인친절한 제안에 다시 한 번 감사드립니다. 그러나 다른 질문이 있습니다.Cox 비례 위험 모델에는 두 가지 유형의 위험 비율이 있습니다. 여기에는 JMP의 전체 범위에 걸쳐 회귀자 단위 변경 및 회귀자 변경당이 포함됩니다. 파라메트릭 생존 모델이 위험 또는 PDF/(1-CDF)를 저장할 수 있지만 저에게는 귀하의 제안에 따르면 사망 위험의 위험 비율에 대한 기준은 무엇입니까? 또한 회귀자의 단위 변화당 또는 전체 범위에 걸친 회귀자의 변화당? 귀하의 제안에 따라 환자 연령과 생존 시간 간의 지속적인 관계를 분석할 때 위험 계산의 기준으로 45세를 설정할 수 있습니까?
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인원하거나 기대했던 위험 비율을 얻었기 때문에 원하는 모델에 적합할 수 있는 것 같습니다. 문제는 피팅 후 무엇을 할 것인가입니다. JMP의 Cox 비례 위험 모델은 제한적입니다. 프로파일러를 제공하지 않으며 추정 모델을 열 수식으로 저장할 수 없습니다.
그러나 파라메트릭 생존 모델은 예상 확률 모델을 저장할 수 있습니다. 선택한 수명 분포 모델(예: Weibull)의 CDF입니다. 위험에 대한 공식으로 두 번째 열을 구성합니다. 저장된 확률 공식을 먼저 복사합니다. 새 수식에 붙여넣고 함수 이름을 "Distribution"에서 "Density"로 변경합니다. (예: Weibull 분포에서 Weibull 밀도로.) 나누기를 클릭하고 1을 입력한 다음 빼기를 클릭하고 확률 함수를 다시 붙여넣습니다. 이제 위험 또는 PDF/(1-CDF)가 있어야 합니다.
용도에 따라 Graph > Profiler 또는 Graph Builder를 사용하여 이 위험을 프로파일링할 수 있습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인당신의 도움을 주셔서 감사합니다. 그러나 귀하의 친절한 제안에 따라 생존 분석을 수행하는 것은 여전히 어렵습니다. 수행할 세부 단계를 시연해 주시겠습니까? 나의 목적은 분석이다 제한된 입방 스플라인(RCS)이 있는 다변량 Cox 비례 위험 회귀 모델을 사용하여 환자 연령과 생존 시간(예: 샘플 데이터에서 VA 폐암의 생존 데이터) 사이의 연속 관계. 마지막으로 i는 다음과 유사한 수치를 얻습니다.
Re: 생존 데이터가 있는 제한된 3차 스플라인첫째, 야생형에 따라 위험함수에 차이가 있다는 것이 논문의 요지이므로 Age와 Tumor Size를 교차하여 상호작용 효과를 추정하고 검증해야 한다. 이 변경 사항은 시도한 두 모델 유형 모두에 해당됩니다.
둘째, 예측 프로파일러는 사망 위험이 아니라 사망 확률을 프로파일링합니다. 위험함수는 확률밀도함수(PDF)와 누적분포함수(CDF)를 기반으로 한다: PDF/(1-CDF). JMP에서 선택한 분포에 대해 이러한 확률 함수를 사용하여 열 수식을 만들 수 있습니다. 추정된 매개변수는 이러한 확률 함수의 인수로 사용될 수 있습니다. 그런 다음 그래프 빌더를 사용하여 나이 및 종양 크기에 대해 또는 필터링을 사용하여 함수를 플롯할 수 있습니다.
스플라인 변환이 필요한지 모르겠지만 그렇다면 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 예측 수식을 선택합니다.
