合并症的风险调整以进行生存分析？我比较并分析了两个不同的患者群体（1 型病毒感染和 2 型病毒感染），采用一种特定的治疗方法就结果而言。
这些组中的 Kaplan Meier 没有显示出任何差异 - 这很好 - 因此可以声明两组之间的未调整生存是相同的。
然而，似乎一组（例如 1 型病毒感染）在进入疾病过程时变得“更严重”，或者比 2 型病毒感染人群年龄更大（作为连续变量）或患有更多或其他合并症. 我通过单变量分析（逻辑回归和卡方取决于）确定了预先存在的人群中的这些差异。
我想在进行 Kaplan Meier 分析之前进行先验调整，看看如果我针对这些风险因素进行调整，这个人群（病毒类型感染 1）是否实际上具有相对生存益处？ 或者换句话说 - 我想冒险调整例如高龄，并得出结论 - 正如已经表明的那样，生存是一样的？！
非常感谢，非常及时和重要的分析。 马克
回复：生存分析合并症的风险调整？@Byron_JMP是给你很好的建议，但我问，你为什么要先调整？ 您不能使用模型（例如，比例风险）并将协变量作为固定效应包括在内吗？
Kaplan-Meier 估计始终有效，但主要提供简单的比较（即分组测试）。
回复：生存分析合并症的风险调整？类似于此方法中描述的内容 - 请参阅附件。
回复：生存分析合并症的风险调整？听起来您似乎有兴趣进行非参数风险分析，以便您可以看到每个协变量的影响？>
