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.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- 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
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.