Generación de modelos de análisis de supervivencia y evaluación del rendimiento.Quiero predecir la mortalidad a lo largo de 15 años en una cohorte de pacientes. Los datos están censurados por la derecha, con una mortalidad del 7% en 15 años de observación. El conjunto de datos para derivar un modelo de predicción es de aproximadamente 3500 sujetos y 2000 para la validación externa.
Ejecuté un modelo de riesgo proporcional de Cox, donde identifiqué predictores significativos y sus índices de riesgo, y un análisis de supervivencia paramétrico donde los predictores significativos y la estimación de probabilidad están disponibles en la salida.
Sin embargo, 1. Por qué no puedo generar una fórmula de probabilidad de predicción con el informe de riesgo proporcional de ajuste, 2. ¿Cómo puedo
¿Evalúo el rendimiento (precisión, AUROC, etc.) de la fórmula de predicción derivada de la plataforma de supervivencia paramétrica de la misma forma que puedo hacerlo con la plataforma logística nominal?
AnalíticaRe: Generación de modelos de análisis de supervivencia y evaluación del rendimientoEn el modelo de riesgos proporcionales de Cox, la variable dependiente es continua: tiempo hasta el evento.Por lo tanto, no hay probabilidad de estimar: la naturaleza censurada de los datos realmente no lo permite.Del mismo modo, las medidas que busca (AUC, etc.) no surgen para una variable de respuesta continua.Obtienes la curva de supervivencia, por lo que puedes usar las probabilidades de supervivencia como una función del tiempo y obtienes información para los intervalos de confianza.Debería poder medir algunas características de rendimiento utilizando la fórmula de predicción guardada y sus datos de validación (p. ej., comparando el porcentaje de supervivencia estimado con el porcentaje de supervivencia real en función del número de años).
Re: Generación de modelos de análisis de supervivencia y evaluación del rendimientoGracias por tu pronta y clara respuesta
