Matched Survival Analysis
Matched survival analysis combines a matching design — typically propensity score matching or exact matching on key covariates — with time-to-event methods such as Kaplan-Meier estimation and the Cox proportional hazards model. By pairing treated and control subjects who are similar on observed confounders before estimating survival curves or hazard ratios, the approach reduces confounding bias in non-randomised studies and produces more credible comparisons of event-free survival between exposure groups.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- Austin, P. C. (2014). Graphical assessments of the balance of propensity score matched samples: A SAS macro. Journal of Statistical Software, 58(7), 1-29. Also see Austin, P. C. (2017). A tutorial on multilevel survival analysis: Methods, models and applications. International Statistical Review, 85(2), 185-203. · URL
- Collett, D. (2015). Modelling Survival Data in Medical Research (3rd ed.). CRC Press. · ISBN 9781439856789
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।