Risk-adjusted Cox Orantılı Tehlike Oranları — Çok Değişkenli Sağkalım Regresyonu

Düz (ayarlanmamış) bir Cox modeli, tek bir maruziyet ile sağkalım arasındaki ham ilişkiyi tahmin eder. Risk ayarlaması, yaş, cinsiyet, komorbiditeler gibi bilinen karıştırıcı faktörlerin ek kovaryatlar olarak modele girildiği, böylece etkilerinin istatistiksel olarak kontrol edildiği anlamına gelir. Maruziyet için elde edilen HR, tüm hastaların aynı kovaryat değerlerine sahip olması durumunda gözlemlenecek ilişkiyi temsil eder, bu da grup karşılaştırmalarını daha adil ve daha yorumlanabilir hale getirir.

Ciddiyetine ve ilgili kovaryata bağlı olarak birkaç seçenek mevcuttur. Bir karıştırıcı PH'yi ihlal ederse, modeli o değişken üzerinde tabakalayın (etkisi, tek bir HR olarak tahmin edilmek yerine tabaka-spesifik temel tehlikelere absorbe edilir). Birincil maruziyet PH'yi ihlal ederse, bir zaman-maruziyet etkileşim terimi (zamana bağlı katsayı) ekleyin veya etkinin zamanla değişmesine izin veren parametrik bir hızlandırılmış başarısızlık zamanı modeline geçin.

Kabul edilen kural, modeldeki kovaryat başına 10-15 olaydır. Kovaryat başına daha az olay olduğunda, kısmi olabilirlik tahminleri kararsız hale gelir ve güven aralıkları önemli ölçüde genişler. Çok sayıda aday kovaryatınız ancak sınırlı sayıda olayınız varsa, LASSO-cezalı Cox regresyonunu veya yalnızca klinik olarak zorunlu ayarlayıcıların önceden belirlenmesini düşünün.

Standart Cox modeli, denek başına tek bir olayı varsayar. Tekrarlayan olaylar (birden fazla hastaneye yatış, tekrarlanan alevlenmeler) için uzantılar gereklidir: Andersen-Gill modeli, her olayı bir sayım-süreci çerçevesinde yeni bir gözlem olarak ele alırken, Wei-Lin-Weissfeld marjinal modeli ve Prentice-Williams-Peterson modeli, denek içi bağımlılık hakkında farklı varsayımlara sahip alternatif formülasyonlar sunar.

Harrell'in C-istatistiği (uyum indeksi), uydurulmuş Cox modelinin ayırt etme yeteneğini ölçer — rastgele seçilen ve olayı daha erken yaşamış bir denek, olayı daha sonra yaşamış bir denekten daha yüksek tahmin edilmiş riskine sahip olma olasılığı. 0.5 C, ayrımcılık olmadığını (yazı-tura) gösterir; 0.7–0.8 klinik prognostik modellemede kabul edilebilir olarak kabul edilir; 0.8'in üzeri güçlüdür. Model performansının tam bir resmini vermek için kalibrasyon kontrolleriyle birlikte raporlayın.