Sto cercando di completare un'analisi di un set di dati che è probabilmente confuso dal bias del tempo immortale: alcuni pazienti sono morti durante il follow-up, risultando non idonei per l'intervento dello studio.L'analisi di sopravvivenza con covariate variabili nel tempo è la soluzione consigliata e capisco che è implementata in SAS con PROC PHREG (c'è un approccio simile nel modulo coxph per R). Per sviluppatori di prodotti JMP e @JerryFish " PROC PHREG lo fa in due modi. Nessuno dei due è fattibile in JMP https://go.documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_phreg_examples07.htm
Il primo approccio richiede uno sforzo computazionale in fase di esecuzione, ovvero la modifica dei dati in fase di esecuzione. Questo non è possibile in Fit Proportional Hazard.
Il secondo approccio richiede due colonne di risposta, cosa non consentita in Fit Proportional Hazard.
Poiché tutte le mie analisi vengono completate in JMP, le funzionalità avanzate sarebbero molto utili.
Ciao @idouglas
Considerando un esempio SAS, ci sono 2 alternative:
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Aggiungere la censura degli intervalli in Fit Proportional Hazards
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Osserviamo le variabili di effetto continuo e se troviamo una formula in esse che è una funzione della variabile tempo, allora eseguiamo una regressione variabile nel tempo utilizzando quella formula.
Quale alternativa sarebbe più adatta?
Grazie
