生存分析のための併存症のリスク調整？2つの異なる患者集団（ウイルス感染1型およびウイルス感染2型）を、結果に関する特定の治療法と比較して分析しました。
これらのグループ間のカプランマイヤーは違いを示さなかった-これは良いことです-したがって、両方のグループ間の調整されていない生存率は同じであると述べることができます。
ただし、1つのグループ（ウイルス感染タイプ1など）は、疾患プロセスに入るか、（連続変数として）年をとるか、人口よりも多いか、または他の併存症があるかによって、ウイルス感染タイプ2の「病状」になっているようです。私は、一変量分析（ロジスティック回帰とカイ2乗に依存）によって既存の母集団の違いを特定しました。
カプランマイヤー分析を行う前にアプリオリを調整して、この患者（ウイルス型感染1）のリスク要因を調整した場合、この患者が実際に相対的な生存利益を得るかどうかを確認したいのですが？あるいは言い換えれば、私は、例えば高齢化にリスクを調整し、結論に達したいのです-生存率は同じであることが示されているように？！
非常にタイムリーで重要な分析に感謝します。マーク
再：生存の分析のための併存症のリスク調整？ノンパラメトリックハザード分析に興味があるように聞こえるので、各共変量の影響を確認できますか？
再：生存の分析のための併存症のリスク調整？このメソッドで説明されているようなもの-添付してください。
再：生存の分析のための併存症のリスク調整？あずきっく良いアドバイスをしていますが、なぜ最初に調整する必要があるのですか？モデル（たとえば、比例ハザード）を使用して、共変量を固定効果として含めることはできませんか？
カプラン・マイヤー推定は常に有効ですが、ほとんどの場合、単純な比較（つまり、グループテスト）を提供します。
