Definizione di un modello di nomogramma di regressione del rischio concorrente per i dati di sopravvivenza

Summary

Qui è presentato un protocollo per costruire nomogrammi basati sul modello di regressione dei rischi proporzionali Cox e sul modello di regressione del rischio concorrente. Il metodo concorrente è un metodo più razionale da applicare quando gli eventi concorrenti sono presenti nell'analisi di sopravvivenza.

Abstract

Il metodo Kaplan-Meier e il modello di regressione dei rischi proporzionali Cox sono le analisi più comuni nel quadro di sopravvivenza. Questi sono relativamente facili da applicare e interpretare e possono essere raffigurati visivamente. Tuttavia, quando sono presenti eventi concorrenti (ad esempio incidenti cardiovascolari e cerebrovascolari, decessi correlati al trattamento, incidenti stradali), i metodi di sopravvivenza standard dovrebbero essere applicati con cautela e i dati reali non possono essere interpretati correttamente. Può essere opportuno distinguere diversi tipi di eventi che possono portare al fallimento e trattarli in modo diverso nell'analisi. In questo caso, i metodi si concentrano sull'utilizzo del modello di regressione concorrente per identificare fattori prognostici significativi o fattori di rischio quando sono presenti eventi concorrenti. Inoltre, vengono stabiliti nomogrammi basati su un modello di regressione del rischio proporzionale e un modello di regressione concorrente per aiutare i medici a effettuare valutazioni individuali e stratificazioni di rischio al fine di spiegare l'impatto di fattori controversi sulla prognosi.

Introduction

Il tempo per l'analisi di sopravvivenza degli eventi è abbastanza comune negli studi clinici. I dati di sopravvivenza misurano l'intervallo di tempo dall'ora di inizio fino al verificarsi dell'evento di interesse, ma il verificarsi dell'evento di interesse è spesso precluso da un altro evento. Se sono presenti più tipi di punto finale, vengono chiamati punti finali dei rischi concorrenti. In questo caso, l'analisi standard dei rischi (ad esempio, il modello di rischi specifici per la causa proporzionale Cox) spesso non funziona bene perché gli individui che sperimentano un altro tipo di evento sono censurati. Gli individui che sperimentano un evento concorrente spesso....

Protocol

Il protocollo di ricerca è stato approvato dal Comitato Etico dell'Ospedale Jinhua, scuola di medicina dell'Università di zhejiang. Per questo esperimento, i casi sono stati ottenuti dal database Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER). SEER è un database ad accesso aperto che include dati demografici, di incidenza e di sopravvivenza provenienti da 18 registri oncologici basati sulla popolazione. Ci siamo registrati sul sito web del SEER e abbiamo firmato una lettera di garanzia per acquisire i dati di ricerca (12296-Nov2018).

1. Fonte dati

1. Ottenere casi dai database e l'autorizzazione (se presente) per utilizzare i cas....

Results

Caratteristiche di sopravvivenza della coorte di esempio
Nella coorte di esempio, un totale di 8.550 pazienti idonei sono stati inclusi nell'analisi e il tempo medio di follow-up è stato di 88 mesi (intervallo, da 1 a 95 mesi). Un totale di 679 (7,94%) pazienti avevano meno di 40 anni e 7.871 (92,06%) pazienti avevano più di 40 anni. Al termine del processo, 7.483 (87,52%) pazienti erano ancora vivi, 662 (7,74%) a causa di un cancro al seno, e 405 (4,74%) pazienti sono morti a causa di altre cause (ri.......

Discussion

L'obiettivo generale dello studio attuale era quello di stabilire uno specifico nomogramma a rischio concorrente che potesse descrivere le malattie del mondo reale e di sviluppare un modello di valutazione individuale conveniente per i medici per affrontare le decisioni di trattamento. Qui, forniamo un'esercitazione dettagliata per stabilire nomogrammi basati sul modello di regressione Cox e sul modello di regressione del rischio concorrente e per eseguire ulteriormente l'analisi dei sottogruppi. ^{Il 18 .......}