แบบจำลองความเสี่ยงคู่แข่ง Fine-Gray
แบบจำลอง Fine-Gray เป็นวิธีการถดถอยแบบกึ่งพารามิเตอร์สำหรับข้อมูลการรอดชีพที่เหตุการณ์สองประเภทขึ้นไปซึ่งไม่สามารถเกิดขึ้นพร้อมกันได้แข่งขันกันเพื่อเกิดขึ้นก่อน เสนอโดย Fine และ Gray ในปี 1999 แบบจำลองนี้สร้างแบบจำลองอัตราภยันตรายย่อยของการกระจายตัวของเหตุการณ์แต่ละประเภทโดยตรง ทำให้ตัวแปรอธิบายสามารถเชื่อมโยงกับฟังก์ชันอุบัติการณ์สะสม (CIF) ซึ่งเป็นปริมาณที่ตอบคำถามว่า 'ความน่าจะเป็นของการประสบเหตุการณ์ประเภท k ภายในเวลา t คือเท่าใด?' แบบจำลองนี้แก้ไขข้อบกพร่องที่ทราบกันดีของการถดถอย Cox มาตรฐาน ซึ่งละเลยเหตุการณ์คู่แข่งและทำให้ประมาณค่าความน่าจะเป็นเฉพาะสาเหตุสูงเกินไป
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Fine-Gray Proportional Subdistribution Hazards Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/fine-gray-competing-risks
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.
- แบบจำลองการถดถอยโคกซ์แบบสัดส่วนภาวะเสี่ยงระบาดวิทยา↔ compare
- ตัวประมาณค่าการรอดชีพแบบแคปแลน-ไมเออร์การวิเคราะห์การอยู่รอด↔ compare
- การทดสอบ Log-Rank สำหรับเปรียบเทียบเส้นโค้งการรอดชีพการวิเคราะห์การอยู่รอด↔ compare
- แบบจำลองการรอดชีพแบบพาราเมตริกที่ยืดหยุ่น (Royston-Parmar)การวิเคราะห์การอยู่รอด↔ compare
- Cox Regression with Time-Varying Covariatesการวิเคราะห์การอยู่รอด↔ compare