사례 관리 연구에서 생존율 추세

생존 분석을 수행하는 부적절한 방법으로 거부 된 기사를 제출했습니다. 심판은 "시간 추세에 대한 생존 분석에는보다 정교한 검열 방법이 필요하다"이외의 다른 세부 사항이나 설명은 남기지 않았다.

질문:

지난 수십 년 동안 흡연자들의 사망 위험이 줄었습니까?

데이터:

독일의 흡연자 25.000 명 이들은 1995 년에서 2014 년 사이에 언제라도 코호트에 등록되었다. 각 흡연자는 (등록 당시) 일반 인구 (흡연하지 않은)의 성별 및 연령 일치 통제와 일치했다. 전체 연구 기간 동안 사망 한 모든 사람에게 정확한 사망 시간이 있습니다. 추적 관찰 중에 죽지 않은 사람들은 검열 될 것입니다. 이 연구는 1995 년부터 2014 년까지 매년 흡연자들의 과도한 사망 위험을 조사하는 데 도움이됩니다.

목표는 다음을 계산하는 것입니다.

• 매년 흡연자와 비 흡연자에 대한 사망률과 이러한 경향을 조사
• 매년 흡연자 (또는 몇 년 연속)의 사망 위험이 높다.

데이터를 어떻게 분석해야합니까? 1998 년에 포함 된 사람은 2015 년에 사망 할 수 있음을 상기하십시오. 매년 시작 및 중지와 함께 계산 프로세스 형식을 사용하는 올바른 접근 방식이 매년 업데이트됩니까?

이것은 심판이 싫어하는 접근법이다 :

발생률은 푸 아송 회귀에 의해 계산되었습니다. 추적 관찰 시간을 모형에 오프셋으로 포함 시켰으며 연령, 성별, 흡연 상태 및 달력 기간 (2 년 연속)을 모형의 예측 변수로 포함했습니다. 그런 다음 R의 predict () 함수를 사용하여 1000 명 년당 요율을 계산했습니다. 오프셋 (추적 시간)은 등록한 사람의 전체 관찰 시간 (일)입니다.

Cox 모델을 사용하여 연구의 시작부터 끝까지 각 기간 동안 흡연자의 상대 위험을 추정했습니다. 간단하게하기 위해 첫 번째 기간의 위험 비율과 마지막 기간의 위험 비율을 비교했습니다.

문제 :-1998 년에 자신의 통제권을 가진 사람이 포함되어 해당 달력 그룹에 속할 수 있지만 2006 년에 사건이 발생합니다.-포아송 및 콕스 회귀 분석을 위해 데이터를 어떻게 배치해야합니까? 콕스 계산 과정? 시작 및 중지 시간은 무엇입니까? -이 상황에서 추세를 어떻게 평가할 수 있습니까?

몇 가지 설명 : 환자가 1998 년 6 월 15 일에 처음 관찰되어 1998 년 12 월 31 일에 이벤트가 발생했다고 가정 해 봅시다.이 환자의 시간 변수 값은 기간이 2 년으로 구성되어 있기 때문에 730 일 중 182.5 일입니다. 각 기간의 최대 관찰 시간은 730 일입니다.

환자가 한 기간에 관찰되었지만 다른 기간에 검열 (즉, 경험 및 사건 또는 중퇴) 된 경우, 관찰 된 일수가 다음 시간에 추가되어야 하는가?

따라서 주요 문제는 후속 시간과 달력 연도 (2 년 연속으로 구성된 범주 형 변수로 사용)를 처리하는 것입니다.

위에서 Cox 모델에 대한 몇 가지 가능성이 있습니다.

1. 각 시간마다 별도의 모델 : 각 사람에 대해 하나의 관찰을 사용하십시오. 관찰 시간 (추적 중 검열 / 사망이 발생한시기와 관련)을 계산 한 다음 각주기의 위험 비율을 계산합니다. 그런 다음 위험 비율을 직접 비교하십시오.

2. 흡연자와 비 흡연자의 위험에 대한 상대적 변화를 별도로 계산 : 1 인당 1 회의 관찰; 관측 시간 (검열 / 사건 발생시기에 관계없이)을 계산 한 다음 모형에서 모든 환자 (1995 ~ 2014 년)를 사용하고 기간을 범주 형 변수로 사용하고 기간 중 하나를 기준값으로 설정합니다.

   3. 계산 과정 공식 : 이것은 매력적으로 들리지만 생존 시간, 시작 중지 간격 및 연도 사용 방법을 잘 모르겠습니다.

리뷰어의 비밀스러운 의견을 너무 많이 읽는 것은 위험하지만, 이의 제기는 검열이 유익한 지 여부와 관련이 있다고 생각합니다.

생존 모델의 해석은 일반적으로 시간 에서 검열 된 개인 이 연구에 들어간 후 시간 까지 생존 한 모든 대상체를 대표 한다는 가정에 기초한다 . ( 이 소개 에서 생존 분석에 적용한 단어 ) 검열은 정보가 아닙니다.$T$$T$

그러나 분석에서 검열 된 사람들은 2014 년까지 생존 한 사람들입니다. 지난 20 년 동안 흡연으로 인해 사망으로 인한 초과 위험이 변경되었다고 생각되는 경우 (또는 사망률이 병행하여도) 검열 된 개인은 같은 기간 동안 생존했지만 연구에 일찍 참여한 사람들을 대표 할 수 있습니다. 가설에서 검열은 유익 할 수 있습니다.

분석 설계의 세부 사항에서이 문제를 피할 수 있었지만 검토 한대로 원고에서는 명확하지 않았습니다. 또는 검토자가 몇 가지 추가 이유로 연구를 좋아하지 않았으며 편집자가 의문을 제기하지 않을 것을 거부 할 수있는 방법이라는 것을 알게되었습니다. 그럼에도 불구하고 이것은 이러한 데이터를 분석하는 방식에 대한 잠재적 이의 제기 인 것으로 보이며 올바르게 처리되는지 확인해야합니다. (이것은 저의 개인적인 전문 지식을 넘어서는 것입니다.이 사이트의 다른 사람들은 진행 방법에 대한 포인터를 가지고있을 것입니다. 연구 설계 및 분석에 대한 자세한 내용과 함께이 질문에 대한 더 정확한 제목은 더 유용한 답변을 얻을 수 있습니다.)

귀하의 질문과 Cox 분석에서 연간 사망률을 단순하게 모델링하는 데 유용한 (또는 2 년 간격 이상) 유용한 정보가 있다는 것은 분명하지 않습니다. 또한 귀하의 가설 은 표준 콕스 분석의 기초 인 비 흡연자와 흡연자간에 위험이 시간에 따라 비례 하지 않음 을 암시하는 것으로 보입니다 . 역년의 함수로서 흡연자와 비 흡연자 사이의 사망률 차이에 관심이있는 경우, 모형에 대한 가장 간단한 측정 방법입니다 (연구 표본에서 비 흡연자의 추정 된 농축을 고려해야 할 수도 있음) 일치하는 흡연 상대가 사망함에 따라).