Giả định Tỷ lệ Nguy cơ Tỷ lệ

Giả định tỷ lệ nguy cơ tỷ lệ là tiền đề trung tâm của mô hình Cox và các phương pháp liên quan: nó cho rằng tỷ lệ nguy cơ giữa các nhóm hoặc trên mỗi đơn vị của một biến đồng biến là không đổi theo thời gian, sao cho ảnh hưởng của một yếu tố dự báo nhân nguy cơ cơ bản với cùng một hệ số tại mọi thời điểm theo dõi. Việc giả định này có đúng hay không quyết định liệu một tỷ lệ nguy cơ duy nhất có tóm tắt ý nghĩa của một hiệu ứng hay không.

Definition

Giả định tỷ lệ nguy cơ tỷ lệ phát biểu rằng tỷ lệ của các hàm nguy cơ cho bất kỳ hai mẫu biến đồng biến nào là không đổi theo thời gian; tương đương, các biến đồng biến tác động theo cấp số nhân lên một nguy cơ cơ bản chung và không thay đổi hệ số nhân đó khi quá trình theo dõi diễn ra.

Scope

Chủ đề này giải thích ý nghĩa của tính tỷ lệ, tại sao nó quan trọng đối với việc giải thích tỷ lệ nguy cơ, và cách kiểm tra nó — bằng đồ thị và bằng các kiểm định chính thức như những kiểm định dựa trên phần dư Schoenfeld — và phải làm gì khi nó không đúng. Đây là một tài liệu tham khảo về phương pháp luận và không cung cấp các khuyến nghị lâm sàng.

Core questions

• Nguy cơ tỷ lệ có nghĩa là gì, và tại sao một tỷ lệ nguy cơ duy nhất lại phụ thuộc vào nó?
• Làm thế nào để đánh giá giả định bằng đồ thị và bằng các kiểm định chính thức?
• Những mẫu hình nào (chẳng hạn như nguy cơ giao nhau hoặc hiệu ứng thay đổi theo thời gian) báo hiệu sự vi phạm?
• Những lựa chọn mô hình hóa nào tồn tại khi tính tỷ lệ không đúng?

Key concepts

• Tỷ lệ nguy cơ không đổi theo thời gian
• Nguy cơ cơ bản và hiệu ứng biến đồng biến nhân
• Phần dư Schoenfeld
• Biểu đồ sống sót log-trừ-log
• Hệ số thay đổi theo thời gian
• Phân tầng
• Nguy cơ giao nhau
• Tương tác thời gian-theo-biến đồng biến

Mechanisms

Trong một mô hình nguy cơ tỷ lệ, nguy cơ đối với một đối tượng bằng một nguy cơ cơ bản không xác định nhân với một yếu tố phụ thuộc vào các biến đồng biến của họ nhưng không phụ thuộc vào thời gian; do đó, logarit của tỷ lệ nguy cơ là không đổi và các nguy cơ tích lũy của hai nhóm duy trì tỷ lệ cố định. Giả định này được kiểm tra bằng cách xem xét liệu các phần dư Schoenfeld đã được điều chỉnh có cho thấy xu hướng theo thời gian hay không (một độ dốc cho thấy một hiệu ứng thay đổi theo thời gian), bằng cách kiểm tra các biểu đồ sống sót log-trừ-log để tìm sự song song, hoặc bằng cách thêm một tương tác thời gian-theo-biến đồng biến và kiểm định nó. Khi tính tỷ lệ không đúng — ví dụ khi lợi ích điều trị sớm giảm dần hoặc các nguy cơ giao nhau — các biện pháp khắc phục bao gồm phân tầng theo biến gây lỗi, mô hình hóa các hệ số thay đổi theo thời gian, hoặc giới hạn cửa sổ thời gian (Schoenfeld, 1982; Therneau & Grambsch, 2000; Bradburn et al., 2003).

Clinical relevance

Bởi vì một tỷ lệ nguy cơ được báo cáo giả định một hiệu ứng không đổi theo thời gian, một giả định tỷ lệ nguy cơ tỷ lệ bị vi phạm có thể làm cho một tỷ lệ nguy cơ duy nhất trở nên sai lệch — ví dụ, trung bình hóa một lợi ích sớm và một tác hại sau đó. Việc nhận ra điều này hỗ trợ đánh giá cẩn thận các phân tích sống sót; mục này mô tả về phương pháp luận và không phải là hướng dẫn lâm sàng.

Epidemiology

Mô hình hóa nguy cơ tỷ lệ là phương pháp tiếp cận chủ đạo để phân tích sống sót đã điều chỉnh biến đồng biến trong nghiên cứu y học, vì vậy việc đánh giá giả định là một phần thường xuyên, mặc dù đôi khi bị bỏ qua, của phân tích và báo cáo (Bradburn et al., 2003).

Evidence & guidelines

Không có hướng dẫn lâm sàng nào cho bản thân giả định này; các tài liệu tham khảo về phương pháp luận là mô hình gốc của Cox (Cox, 1972), sự ra đời của các phần dư một phần (Schoenfeld) để chẩn đoán (Schoenfeld, 1982), và các văn bản chi tiết về việc kiểm tra và mở rộng mô hình khi tính tỷ lệ không đúng (Therneau & Grambsch, 2000; Collett, 2015).

History

Giả định này không thể tách rời khỏi mô hình nguy cơ tỷ lệ năm 1972 của Cox, mô hình này đã làm cho hồi quy sống sót đã điều chỉnh biến đồng biến trở nên thực tế bằng cách không xác định nguy cơ cơ bản trong khi giả định một hiệu ứng biến đồng biến nhân không đổi. Các chẩn đoán sau đó: các phần dư một phần năm 1982 của Schoenfeld đã trở thành cơ sở cho kiểm định chính thức được sử dụng rộng rãi nhất, sau đó được phát triển thành phương pháp phần dư đã điều chỉnh được Therneau và Grambsch (2000) phổ biến.

Debates

Nên xử lý các nguy cơ không tỷ lệ như thế nào?

Khi các hiệu ứng thay đổi theo thời gian, các nhà phân tích không đồng ý về việc nên báo cáo tỷ lệ nguy cơ trung bình theo thời gian, mô hình hóa các hệ số thay đổi theo thời gian, phân tầng, hay chuyển sang các tóm tắt thay thế như thời gian sống sót trung bình hạn chế, mỗi phương pháp đều có những đánh đổi về khả năng giải thích.

Key figures

• David R. Cox
• David Schoenfeld
• Terry Therneau
• Patricia Grambsch

Seminal works

• cox-1972
• schoenfeld-1982

Frequently asked questions

Tại sao tỷ lệ nguy cơ lại phụ thuộc vào giả định tỷ lệ nguy cơ tỷ lệ?

Một tỷ lệ nguy cơ duy nhất tóm tắt hiệu ứng như một hệ số nhân không đổi của nguy cơ; nếu hệ số nhân đó thực sự thay đổi theo thời gian, tỷ lệ được báo cáo là một giá trị trung bình theo thời gian có thể không mô tả hiệu ứng tại bất kỳ thời điểm cụ thể nào trong quá trình theo dõi.

Giả định này thường được kiểm tra như thế nào?

Thường xuyên bằng cách kiểm tra xem các phần dư Schoenfeld đã được điều chỉnh có xu hướng theo thời gian hay không, bằng cách kiểm tra các biểu đồ sống sót log-trừ-log để tìm các đường cong song song, hoặc bằng cách thêm và kiểm tra một số hạng tương tác thời gian-theo-biến đồng biến.