Ciao a tutti!
Ho esaminato la modellazione PH e ho alcune domande su come interpretare correttamente i dati.
Per dimostrarlo, ho modificato il dataset del cancro al polmone della California, per supportare la mia tesi.
La mia prima domanda è piuttosto generale e riguarda le ipotesi del modello PH. Ecco un interessante articolo che esamina le problematiche degli articoli pubblicati che utilizzano PH. Elencano anche alcune strategie su come gestire le violazioni. C'era una vecchia discussione su questo argomento. Qualcuno è a conoscenza di sviluppi? In alcuni tutorial che ho trovato, il modo più rapido per verificare la proporzionalità è assicurarsi che non ci siano intercette nelle curve di Kaplan-Meyer o rappresentare i dati in logaritmo e confermare visivamente che le linee siano parallele. Questo si ottiene facilmente tramite la Distribuzione della Vita (primo script nella tabella dei dati).
Quindi, in pratica, per questo set di dati, questo sarebbe il punto in cui fermarsi (non facciamo caso alla variabile KPS. L'ho mantenuta nel caso qualcuno volesse usare una variabile continua per una risposta). Possiamo aggiungere una covariata dipendente dal tempo in JMP per correggere in qualche modo la non proporzionalità?
La mia seconda domanda, e riguarda gli studi che conduciamo, riguarda i diversi regimi di trattamento (ad esempio, il farmaco A ha i dosaggi 1 e 2, il farmaco B quelli 3, 4 e 5). Vogliamo confrontare i farmaci e i trattamenti. Li consideriamo come categorie, anche se potremmo confrontare i dosaggi all'interno di un farmaco e quindi trattare la dose come una variabile continua, annidata all'interno del farmaco (qualche dubbio?).
Per illustrare il concetto, ho separato il tipo di cellula in quello di cancro, solo per ottenere un certo livello di nidificazione categoriale. Sarebbe valido eseguire il modello in questo modo?
Se la risposta è sì, vogliamo comunque sapere quali siano le differenze tra i sottolivelli, perché gli HR numerici che otteniamo per le categorie non hanno molto senso se abbiamo due farmaci con schemi di dosaggio diversi. Certo, questi sono stati selezionati in base a, chiamiamoli, "migliori pratiche", ma si tratta di dati del tutto arbitrari.
Possiamo, nel passaggio successivo, eseguire un modello PH con un filtro locale, selezionando solo il carcinoma polmonare non a piccole cellule?
in modo da ottenere valori HR effettivamente di interesse (o la "variazione per unità di regresso" per dati continui):
Spero che le ipotesi siano sensate e che qualcuno possa darmi qualche spunto!:)
Auguri,
Costantino
P.S.: i nostri dati sulla sopravvivenza provengono da studi in vivo su topi. Le dimensioni usuali dei gruppi sono di 6-12 animali. Utilizzo di JMP18
Collegamento anche a @Jonas_Rinne
Possiamo aggiungere una covariata dipendente dal tempo in JMP per correggere in qualche modo la non proporzionalità?
JMP attualmente non supporta covariate variabili nel tempo per i modelli Cox PH. Puoi richiedere questa funzionalità qui: Lista dei desideri di JMP - Community degli utenti JMP .
Per illustrare il concetto, ho separato il tipo di cellula in quello di cancro, solo per ottenere un certo livello di nidificazione categoriale. Sarebbe valido eseguire il modello in questo modo?
Annidare B in A significa che si desidera stimare gli effetti di B separatamente all'interno di ciascun livello di A, ma non si stimano gli effetti principali di B. (Un'altra situazione in cui si utilizza l'annidamento è quando i livelli del fattore annidato hanno le stesse etichette in tutti i gruppi, ma il loro significato cambia a seconda del gruppo. Vedere questo esempio di JMP: Esempio di soggetto annidato ).
Tuttavia, per i dati di questo esempio, l'annidamento non è necessario, poiché i casi di tipo a piccole cellule sono gli stessi dei casi di tipo tumorale a piccole cellule, mentre i tipi squamoso, adena e a grandi cellule sono tipi tumorali non a piccole cellule. Otterrai gli stessi risultati dal modello sia con il tipo di cellula che con il tipo di tumore, come mostrato nello screenshot qui sotto:
Possiamo, nel passaggio successivo, eseguire un modello PH con un filtro locale, selezionando solo il carcinoma polmonare non a piccole cellule?
Sì, è possibile; tuttavia, questo è generalmente diverso dall'eseguire un singolo modello sul campione combinato. Un modello tipico includerebbe il tipo di cancro e il tipo di cancro come effetti principali e un termine di interazione. Tuttavia, a causa della singolarità dei dati, questo modello non può essere stimato.
