Risk-adjusted Competing Risks Analysis
Risk-adjusted Competing Risks Survival Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: competing risks regression, subdistribution hazard model, cause-specific hazard analysis, Fine-Gray model
Risk-adjusted competing risks analysis, klasik sağkalım analizini, deneklerin birden fazla türde sonlanma olayı yaşayabildiği ve bir olayın diğerinin meydana gelmesini engellediği ortamlara genişletir. Nedene özgü veya alt dağılım tehlikelerini ölçülmüş karıştırıcılar için ayarlama yaparak modelleyen bu yöntem, rekabet eden olayların varlığında her bir olayın mutlak olasılığının – kümülatif insidans fonksiyonunun – zaman içindeki yanlı olmayan tahminlerini verir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Deneklerin karşılıklı olarak dışlayıcı sonlanma olayları yaşayabildiği ve belirli bir olayın mutlak riskinin çıkarımsal hedef olduğu durumlarda risk ayarlı rekabet eden riskler analizi kullanın – örneğin, onkolojide hastalığa özgü mortaliteye karşı diğer nedenlere bağlı mortalite veya transplant araştırmalarında greft yetmezliği ve fonksiyonel greftle ölüm. Rekabet eden olaylar yaygın olduğunda (örn. %5'ten az hata) 1 − Kaplan-Meier'in olay olasılığını aşırı tahmin ettiği durumlarda zorunludur. Rekabet eden olayların nadir olduğu (yaklaşık %5'ten az hata) veya nedensel sorunun yalnızca hala risk altında olan deneklerle ilgili olduğu durumlarda (bu durumda nedene özgü tehlike üzerindeki standart bir Cox modeli yeterlidir) gerekli değildir. Yöntem, bilinen olay türü ile bireysel düzeyde zamana bağlı olay verileri gerektirir; bireysel kayıtlar olmadan toplu veya gruplandırılmış verilere uygulanamaz.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Her olay türünün mutlak olasılığını doğru bir şekilde tahmin eder; rekabet eden olayları sansürlenmiş olarak ele alarak kümülatif insidansı şişirmez.
- Fine-Gray alt dağılım tehlike modeli, klinik olarak ilgi çeken niceliği – CIF'yi – doğrudan modeller, bu da onu risk tahmini ve bireyselleştirilmiş hasta danışmanlığı için uygun hale getirir.
- Standart kovaryat girişi veya eğilim skoru yöntemlerini kullanarak tam multivaryabel risk ayarlamasına izin verir.
- Tutarlı bir çerçeve sunar: tüm olay türlerinin kümülatif insidansları toplam hata olasılığına eklenir, bu da doğal bir tutarlılık kontrolü sunar.
- R (cmprsk, riskRegression, timereg), Stata (stcrreg, stcrprep) ve SAS (PROC PHREG) içinde yaygın olarak uygulanmıştır.
- Kesin olay türü göstergeleri ile bireysel düzeyde zamana bağlı olay verileri gerektirir; gruplandırılmış veya toplu verilere uygulanamaz.
- Alt dağılım tehlikesinin basit bir biyolojik yorumu yoktur – bu, CIF'ye bağlanan matematiksel bir yapıdır, gerçek bir risk kümesinin yaşadığı doğrudan bir tehlike değildir.
- Risk ayarlaması yalnızca ölçülmüş karıştırıcıları kontrol eder; gözlemsel çalışmalardaki ölçülmemiş karıştırma bir tehdit olmaya devam eder.
- Orantılılık varsayımları (zaman içinde sabit alt dağılım veya nedene özgü tehlike oranı) doğrulanmalıdır ve uzun takip sürelerinde geçerli olmayabilir.
SSS
Fine-Gray modeli ile nedene özgü tehlike modeli ne zaman kullanılmalıdır?
Amacınız mutlak riski tahmin etmek veya bir kovaryatın CIF üzerindeki etkisini tahmin etmek olduğunda Fine-Gray alt dağılım tehlike modelini kullanın – bu, klinik karar verme ile doğrudan ilgilidir. Amacınız etiyolojik olduğunda, yani risk altında olanlar arasında olay sürecini neyin tetiklediğini anlamak istediğinizde nedene özgü tehlike modelini kullanın. İdeal olarak, her iki analiz de birlikte raporlanmalı ve yorumlanmalıdır.
Rekabet eden olaylar nadir olduğunda Kaplan-Meier kullanabilir miyim?
Rekabet eden olaylar tüm hataların yaklaşık %5'inden azını oluşturuyorsa, 1 − Kaplan-Meier'deki yukarı doğru yanlılık ihmal edilebilir düzeydedir ve standart bir Kaplan-Meier artı Cox analizi kabul edilebilirdir. Rekabet eden olaylar yaygın olduğunda – yaşlı veya komorbid popülasyonlarda olduğu gibi – CIF kullanılmalı ve Kaplan-Meier tahminleri olay olasılıkları olarak sunulmamalıdır.
Risk ayarlaması standart bir Cox modelindeki gibi mi çalışır?
Evet, sözdizimi ve kovaryat girişi açısından Fine-Gray ve nedene özgü Cox modelleri standart bir Cox modeline çok benzer. Temel fark risk kümesidir: Fine-Gray modelinde, rekabet eden bir olay yaşayan denekler azalan ağırlıklarla risk kümesinde kalırken, standart bir Cox veya nedene özgü modelde sansürlenirler. Hem eğilim skorları hem de IPTW, rekabet eden riskler çerçevesi içinde uygulanabilir.
Orantılı alt dağılım tehlike varsayımını nasıl kontrol ederim?
Kategorik kovaryatlar için log(−log(CIF))'yi log(zaman)'a karşı çizin: paralel eğriler orantılılığı gösterir. Sürekli kovaryatlar için, R paketleri riskRegression ve timereg gibi paketlerde ölçeklendirilmiş Schoenfeld tipi artıklar mevcuttur. Orantısızlık bulunursa, zamanla değişen katsayı modelleri veya katmanlı analizler düşünün.
Hangi yazılımı kullanabilirim?
R'de, cmprsk paketi Fine-Gray regresyonu için crr() fonksiyonunu ve CIF tahmini için cuminc() fonksiyonunu sağlar. riskRegression ve timereg paketleri teşhislerle daha esnek rekabet eden risk regresyonu sunar. Stata'da, stcrreg Fine-Gray modelini uygular. SAS kullanıcıları PROC PHREG'yi EVENTCODE seçeneği ile kullanarak alt dağılım tehlike modellerini uyarlayabilir.
Kaynaklar
- 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 ↗
- Latouche, A., Allignol, A., Beyersmann, J., Labopin, M., & Fine, J. P. (2013). A competing risks analysis should report results on all cause-specific hazards and cumulative incidence functions. Journal of Clinical Epidemiology, 66(6), 648–653. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2012.09.017 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Risk-adjusted Competing Risks Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/epidemiology/risk-adjusted-competing-risks-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Cox Orantılı TehlikelerEpidemiyoloji↔ karşılaştır
- Kaplan-Meier Tahmin Edicisiİstatistik↔ karşılaştır
- Eğilim Skoru EşleştirmesiAraştırma istatistiği↔ karşılaştır
- Hayatta Kalma AnaliziAraştırma istatistiği↔ karşılaştır