Fine-Gray Competing Risks Model
Het Fine-Gray-model is een semiparametrische regressiemethode voor overlevingsdata waarbij twee of meer onderling uitsluitende gebeurtenistypen met elkaar concurreren om als eerste op te treden. Voorgesteld door Fine en Gray in 1999, modelleert het de subdistributiehazard van elk gebeurtenistype direct, waardoor covariaten kunnen worden gekoppeld aan de cumulatieve incidentiefunctie (CIF) — de grootheid die daadwerkelijk de vraag beantwoordt 'wat is de kans om gebeurtenistype k te ervaren tegen tijd t?'. Het corrigeert de bekende tekortkoming van standaard Cox-regressie, die concurrerende gebeurtenissen negeert en daardoor de oorzaakspecifieke kansen overschat.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Fine, J.P. & Gray, R.J. (1999). A Proportional Hazards Model for the Subdistribution of a Competing Risk. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 496–509. DOI: 10.1080/01621459.1999.10474144 ↗
- Austin, P.C. et al. (2016). Introduction to the Analysis of Survival Data in the Presence of Competing Risks. Circulation, 133(6), 601–609. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.017719 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Fine-Gray Proportional Subdistribution Hazards Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/fine-gray-competing-risks
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Cox Proportional HazardsEpidemiologie↔ vergelijken
- Kaplan-Meier OverlevingsschatterOverlevingsanalyse↔ vergelijken
- Log-rang-test voor het vergelijken van overlevingscurvenOverlevingsanalyse↔ vergelijken
- Flexibel Parametrisch Overlevingsmodel (Royston-Parmar)Overlevingsanalyse↔ vergelijken
- Cox-regressie met tijdsvariërende covariatenOverlevingsanalyse↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →