Регрессия Кокса с изменяющимися во времени ковариатами
Зависящая от времени регрессия Кокса является расширением стандартной модели пропорциональных рисков Кокса, введенным посредством формулировки процесса подсчета, разработанной Therneau и Grambsch (2000). Она позволяет одной или нескольким переменным-предикторам принимать различные значения в разные моменты времени в течение периода наблюдения за субъектом. Это предпочтительный метод, когда ковариата — такая как лабораторный показатель, доза лекарства или оценка тяжести заболевания — изменяется со временем, а не остается фиксированной с момента начала исследования.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Therneau, T. M. & Grambsch, P. M. (2000). Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4757-3294-8 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Cox Regression with Time-Varying Covariates. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Модель общего случайного эффекта для кластеризованных данных выживаемостиАнализ выживаемости↔ compare
- Joint Model for Longitudinal and Survival DataАнализ выживаемости↔ compare
- Оценщик Каплана-МайераАнализ выживаемости↔ compare
- Гибкая параметрическая модель выживаемости (Royston-Parmar)Анализ выживаемости↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →