공변량 효과를 고려한 Cox regression(feat. Cox proportional hazard)

Subdimensional Hazard Ratio 계산하기.
R
data.table
Cox regression
survival
Published

April 22, 2021

0. 배경

Competing risk

Cox ph: Cause-specific hazard regression - 이벤트 발생으로 인한 탈락, - 다른 원인(사망 등)으로 인한 탈락

SH: sub-distribution hazards (SHs) model (=Fine-Gray model) 원인-특정 위험함수에 미치는 공변량의 효과는 CIF(Cumulative Incidence Function)에 미치는 공변량의 효과와 다를 것이다. 다시 말해 공변량은 원인특정 위험함수에 큰 영향 but CIF는 영향 x Cause-specific 은 competing risk(outcome of interest가 아닌 다른 event로 인해 제외됨)를 non-informative censoring으로 간주 SH는 informative nature of competing risk events 고려

Cause-specific hazard는 생존해있는 환자들 중 단위시간 당 이벤트 발생 비율 SH 는 생존 혹은 다른 원인으로 탈락한 환자들까지 포함하여 단위시간 당 이벤트 발생 비율 고려 이미 관찰에서 탈락한 사람들도 risk set에 포함되어 있는 것.

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