Perguntas com a marcação «survival»

A suposição de riscos proporcionais basicamente diz que a taxa de riscos não varia com o tempo. Ou seja, . Quando podemos assumir isso? E se as taxas de risco em vários momentos forem: e ? Podemos fazer a suposição de riscos proporcionais? Também temosHR ( t ) ≡ HRRH(t)≡RH\text{HR}(t) …

8 survival 

Estou tentando usar o randomSurvivalForestpacote Rpara prever o próximo evento em uma série de eventos (usando res <- predict(fit,v)), mas tudo o que recebo é um total de% de sobreviventes e, em seguida, o risco cumulativo para cada indivíduo no res$ensemble. Posso usar isso para prever / gerar valores correspondentes …

8 r  time-series  survival  predictive-models 

Contexto: estou interessado em entender como analisar dados de ensaios clínicos com controle de história natural, ou seja, um ensaio clínico em que um grupo de pessoas (digamos, pessoas com risco genético para uma doença) é recrutado, todas elas são tratadas com uma droga e sua sobrevivência (por exemplo, idade …

8 survival  clinical-trials  truncation 

Para lidar com dados censurados, vejo que alguns pesquisadores usam métodos de regressão censurados , como a regressão Tobit , alguns usam modelos clássicos de análise de sobrevivência, como a regressão de Cox . Eu sei que a regressão de Cox e a regressão de Tobit são dois modelos diferentes …

7 regression  survival  censoring 

Esse é um problema que me atormenta há muito tempo e não encontrei boas respostas em livros didáticos, no Google ou no Stack Exchange. Eu tenho um conjunto de dados de> 100.000 pacientes para os quais quatro tratamentos estão sendo comparados. A questão da pesquisa é se a sobrevivência é …

7 survival  cox-model  proportional-hazards 

Para fazer um gráfico de calibração para as probabilidades de sobrevivência estimadas a partir de um modelo de Cox, pode-se dividir o risco estimado em grupos, calcular o risco médio dentro de um grupo e depois compará-lo com a estimativa de Kaplan-Meier. Quais são as abordagens alternativas que não exigem …

7 survival  regression-strategies  calibration 

Estou tentando executar um modelo de sobrevivência usando a abordagem Weibull, mas o problema é que tenho covariáveis ​​que variam no tempo. Estou usando o pacote de sobrevivência em R. Minha ligação é: output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull") que gera …

7 r  survival  cox-model  weibull