Hypothèse des risques proportionnels

L'hypothèse des risques proportionnels indique essentiellement que le taux de risque ne varie pas avec le temps. C'est-à-dire, . Quand peut-on assumer cela? Que se passe-t-il si les ratios de risque à différents moments sont: et ? Pouvons-nous faire l'hypothèse des risques proportionnels? Nous avons également $\text{HR}(t) \equiv \text{HR}$ $2.4, 2.36, 2.27$ $2.03$

\log [h (t | x)] = \log [h_{0} (t)] + β_{1} x_{1} + \dots + β_{p} x_{p}

$\log[h(t|\textbf{x})] = \log[h_{0}(t)] + \beta_{1}x_1 + \dots + \beta_{p}x_{p}$

Pourquoi devons-nous estimer $h_{0}(t)$ ? Si nous avons $h(t|\textbf{x})$ , pourquoi ne pouvons-nous pas simplement mettre toutes les valeurs des prédicteurs à zéro pour obtenir $h_{0}(t)$ ?

Éditer. Je veux un moyen d'évaluer si l'hypothèse PH est vraie.

survival Thomas
la source

Votre question a besoin de clarté. Il semble que vous parliez d'un rapport de risque, pas d'un taux de risque. Y a-t-il une raison pour laquelle vous avez choisi cette équation de régression particulière - il existe de nombreuses façons d'aborder une analyse de survie. Et que voulez-vous dire par «quand» pouvons-nous supposer cela - voulez-vous un ensemble de circonstances où c'est vrai, ou un moyen d'évaluer si c'est vrai dans votre cas?

Fomite

Quel logiciel voulez-vous avoir "les moyens d'évaluer si l'hypothèse de PH est vraie"? Dans ma question précédente, j'essaie de résoudre le problème que vous rencontrez après avoir testé l'hypothèse de PH, mais la partie supérieure montre comment vous vérifiez en utilisant la méthode de Grambsch et Therneau.

Max Gordon

Le logiciel que vous avez utilisé devrait en fournir des tests. Par exemple, SAS utilisera la méthode de Lin, Wei et Ying (1993) (voir la documentation de PHREG et, en particulier, la déclaration ASSESS)

Peter Flom

Réponses:

Peter a raison, cela dépend du logiciel que vous utilisez pour vérifier cela, dans le package de survie avec R, il y a la fonction cox.ph ().

La plupart des évaluations de l'hypothèse impliqueront d'examiner les résidus de Schoenfeld. S'il est tracé en fonction du temps, il ne devrait pas y avoir de motif perceptible.

Voir Risques proportionnels à Cox à partir de la page 12.

De plus, si vous modélisez des variables catégorielles, vous pouvez créer des courbes de Kaplan-Meier pour chaque variable et voir si elles sont à peu près proportionnelles les unes aux autres.

Glen
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L'inclusion d'un coefficient variant dans le temps dans le modèle est également un moyen de vérifier l'hypothèse de pH

boscovich

L'utilisation d'un mécanisme de pondération comme IPTW vous permettrait même de faire des courbes de Kaplan-Meier marginales pour évaluer visuellement les risques proportionnels dans un modèle avec plus que de simples variables catégorielles.

Fomite