Cox Regression with Time-Varying Covariates
Time-dependent Cox regression হল স্ট্যান্ডার্ড Cox proportional hazards মডেলের একটি সম্প্রসারণ, যা Therneau এবং Grambsch (2000) দ্বারা বিকশিত counting-process formulation-এর মাধ্যমে প্রবর্তিত হয়েছে। এটি এক বা একাধিক predictor variable-কে একজন subjects-এর follow-up period-এর বিভিন্ন সময়ে ভিন্ন ভিন্ন মান গ্রহণ করার অনুমতি দেয়। যখন কোনো covariate — যেমন একটি laboratory measurement, একটি medication dose, অথবা একটি disease severity score — study entry থেকে স্থির থাকার পরিবর্তে সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়, তখন এটিই পছন্দের পদ্ধতি।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Therneau, T. M. & Grambsch, P. M. (2000). Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4757-3294-8 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Cox Regression with Time-Varying Covariates. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/survival/time-dependent-cox
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Clustered Survival Data-র জন্য Shared Frailty Modelউত্তরজীবিতা↔ compare
- Longitudinal and Time-to-Event Data-র জন্য Joint Modelউত্তরজীবিতা↔ compare
- Kaplan-Meier Survival Estimatorউত্তরজীবিতা↔ compare
- ফ্লেক্সিবল প্যারামেট্রিক সারভাইভাল মডেল (রয়স্টন-পার্মার)উত্তরজীবিতা↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →