เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถดถอยความเสี่ยงสัดส่วนของ Cox แบบย้อนหลัง× | การวิเคราะห์การรอดชีพ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | ระบาดวิทยา | สถิติการวิจัย |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 1972 | 1958 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | David R. Cox | Edward L. Kaplan and Paul Meier |
| ประเภท≠ | Semi-parametric survival regression | Method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2), 187–220. DOI ↗ | Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | Cox PH regression (retrospective), retrospective Cox survival model, retrospective hazard regression, Cox model on historical data | Kaplan-Meier analysis, Cox regression, TTE analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | Retrospective Cox proportional hazards regression applies Cox's (1972) semi-parametric survival model to time-to-event data extracted from existing records — medical charts, administrative databases, registries, or biobanks. It estimates covariate-adjusted hazard ratios (HRs) without specifying the underlying baseline hazard, making it the dominant analytic tool when the investigator works backward from already-recorded outcomes and exposures. | Survival analysis is a collection of statistical methods for modeling time from a defined starting point until an event of interest occurs (disease, recovery, death, equipment failure). Kaplan and Meier's nonparametric estimator (1958) and David Cox's proportional hazards model (1972) jointly enabled analysis of censored data—individuals whose event times are unknown because they left the study or were still event-free at follow-up. Indispensable in oncology, cardiology, infectious disease research, engineering reliability, and any field where time-to-event matters. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|