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部分区间删失数据下时间相依威布尔比例风险模型的参数估计
1
作者 王淑影 刘新宇 +1 位作者 李润东 李洋 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2461-2468,共8页
目的针对临床研究中常见的部分区间删失数据,提出构建时间相依威布尔比例风险模型的参数估计问题,同时探讨不同协变量对生存时间的影响。方法以威布尔分布作为比例风险模型的基准风险函数,同时在模型中引入时变协变量,建立时间相依威布... 目的针对临床研究中常见的部分区间删失数据,提出构建时间相依威布尔比例风险模型的参数估计问题,同时探讨不同协变量对生存时间的影响。方法以威布尔分布作为比例风险模型的基准风险函数,同时在模型中引入时变协变量,建立时间相依威布尔比例风险模型。为了估计模型的参数,采用极大似然方法,并通过优化函数得到参数的估计值。结果数值模拟结果表明,在不同样本量及不同参数设置下,精确观测的比例越高,参数估计效果更好,其覆盖率均近似达到理论预期的95%。此外,随着样本量增大,各参数偏差均呈现减小趋势。结论将该方法运用到实例数据中进一步验证模型的有效性,相较于仅有精准观测个体的失效时间数据,具有额外的区间删失数据有助于给出有效的回归参数估计。此外,与含时变协变量的Cox模型进行对比,进一步表明采用时间相依威布尔比例风险模型可给出有效的估计结果。 展开更多
关键词 部分区间删失数据 时间相依协变量 威布尔比例风险模型 似然函数 极大似然估计
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用STATA软件拟合含时间相依协变量的Cox模型 被引量：2
2
作者 陶庄 卢双 +1 位作者 李芳 郭霏 《数理医药学杂志》 2012年第3期253-255,共3页
目的:介绍含有时间相依协变量的Cox比例危险模型的简明理论极其STATA软件实现。方法:使用一个艾滋病治疗的例子,说明如何以STATA软件实现含有时间相依协变量的Cox比例危险模型,并解释其含义。结果:所设置的时间相依协变量(tvc(age))的检... 目的:介绍含有时间相依协变量的Cox比例危险模型的简明理论极其STATA软件实现。方法:使用一个艾滋病治疗的例子,说明如何以STATA软件实现含有时间相依协变量的Cox比例危险模型,并解释其含义。结果:所设置的时间相依协变量(tvc(age))的检验P=0.693,而不包含时间作用的自变量age的检验P=0.008,提示该变量与时间不存在相依性,可以使用Cox模型的简单形式。结论:考虑是否含有时间相依协变量是正确拟合Cox比例危险模型的重要一环,在工作实践中必须给予充分的重视;而STATA软件能够方便灵活的拟合这种含有时间相依协变量的Cox模型。 展开更多
关键词 时间相依协变量 Cox比例危险模型 STATA软件
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具有Cox强度过程的多状态生存分析模型的自助法(英文) 被引量：1
3
作者 伍超标 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1998年第4期337-350,共14页
本文利用计数过程技术及VonMises方法，研究了具有时变伴变量的删失生存资料的Cox回归模型的自助法的大样本性质．研究表明：在一些正则条件下，对这个模型施实自助法是可行的．即回归系数的偏极大似然估计及基准危险率的非参数极大似... 本文利用计数过程技术及VonMises方法，研究了具有时变伴变量的删失生存资料的Cox回归模型的自助法的大样本性质．研究表明：在一些正则条件下，对这个模型施实自助法是可行的．即回归系数的偏极大似然估计及基准危险率的非参数极大似然估计的自过程是相合的． 展开更多
关键词 自助法 COX回归模型 多状态生存分析 大样本
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时间相依协变量Cox模型的变量选择
4
作者 韦新星 《黑龙江科学》 2019年第6期34-35,共2页
结合R软件对时间相依协变量Cox模型进行变量选择研究。介绍了时间相依协变量Cox模型的一般形式。分析了时间相依协变量Cox模型的数据来源和建模过程。结果表明,时间相依协变量Cox模型就是一种对Cox模型的扩展和改进。当数据中存在伴随... 结合R软件对时间相依协变量Cox模型进行变量选择研究。介绍了时间相依协变量Cox模型的一般形式。分析了时间相依协变量Cox模型的数据来源和建模过程。结果表明,时间相依协变量Cox模型就是一种对Cox模型的扩展和改进。当数据中存在伴随时间而发生变化的变量时,时间相依协变量Cox模型能弥补时间独立协变量Cox模型的不足,使分析更加全面合理。 展开更多
关键词 时间相依协变量 COX模型 变量选择
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时间-事件结局证据合成中时间的效应修饰作用
5
作者 邹昕雨 李舍予 《中国循证医学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第3期364-372,共9页
时间-事件结局是临床研究中重要的结局类型。在预后因素研究中进行时间-事件结局的效应分析时,时间的效应修饰作用的处理较为复杂,且容易被忽视。在一些临床场景中,时间的效应修饰作用可能对临床决策产生巨大影响。本文阐述了如何在时间... 时间-事件结局是临床研究中重要的结局类型。在预后因素研究中进行时间-事件结局的效应分析时,时间的效应修饰作用的处理较为复杂,且容易被忽视。在一些临床场景中,时间的效应修饰作用可能对临床决策产生巨大影响。本文阐述了如何在时间-事件结局存在时间的效应修饰作用时,使用恰当的方法进行证据合成。 展开更多
关键词 效应修饰 单个患者数据 META分析 时间-事件结局 时间依存性协变量 时间依存性系数
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纵向数据中评估暴露总效应的序列条件平均模型
6
作者 王小磊 田梦圆 +2 位作者 张娜 高红 谭红专 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期111-114,共4页
在前瞻性队列研究中,经常需要对研究对象进行多次随访,其产生的多个观测值之间相互关联,常导致时依性混杂,这种情况下的数据一般不满足传统的多因素回归分析的应用条件。序列条件平均模型(SCMM)是一种可以处理时依性混杂的新方法。本文... 在前瞻性队列研究中,经常需要对研究对象进行多次随访,其产生的多个观测值之间相互关联,常导致时依性混杂,这种情况下的数据一般不满足传统的多因素回归分析的应用条件。序列条件平均模型(SCMM)是一种可以处理时依性混杂的新方法。本文主要对SCMM的基本原理、步骤及特点进行概括。 展开更多
关键词 序列条件平均模型 时依性协变量 倾向评分 广义估计方程
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生命历程流行病学中的动态路径分析
7
作者 田征文 曾广宇 +3 位作者 吴诗蓝 黄麟婷 王贝子 谭红专 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期86-89,共4页
现代流行病学研究中，疾病或健康相关事件的发生常难以完全用短期的暴露状态来解释。生命历程流行病学着眼于生命早期阶段的暴露因素对个人整个生命历程中的健康或疾病状况所产生的长期影响，并逐渐得到重视。当对暴露因素的病因机制及... 现代流行病学研究中，疾病或健康相关事件的发生常难以完全用短期的暴露状态来解释。生命历程流行病学着眼于生命早期阶段的暴露因素对个人整个生命历程中的健康或疾病状况所产生的长期影响，并逐渐得到重视。当对暴露因素的病因机制及其通过其他因素产生的作用大小进行分析时，由于时间因素的存在，传统统计分析方法难以满足生命历程流行病学中病因分析的需求。本文概述了能用于生命历程病因分析的动态路径分析方法，包括该模型的结构、意义及其在生命历程流行病学病因分析中的应用。同时说明了如何准备数据、进行病因机制分析，并证明动态路径分析模型可作为生命历程流行病学中有效的病因分析工具。 展开更多
关键词 时依性变量 生存分析 有向无环图 生命历程流行病学
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多时点APACHEⅡ评分对重症脑卒中患者死亡风险的影响与预测价值——基于MIMIC-Ⅲ数据库的资料分析 被引量：15
8
作者 程义 陈琪 +2 位作者 武胜勇 朱荣慧 吴骋 《中华危重病急救医学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1237-1242,共6页
目的探讨多时点急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)对重症脑卒中患者14 d死亡风险的影响,为临床诊疗提供参考。方法收集美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)中3229例重症脑卒中患者的相关信息。根据患者主要脑卒中类型分为... 目的探讨多时点急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)对重症脑卒中患者14 d死亡风险的影响,为临床诊疗提供参考。方法收集美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)中3229例重症脑卒中患者的相关信息。根据患者主要脑卒中类型分为蛛网膜下腔出血(SAH)、脑出血(ICH)、缺血性脑卒中(IS)及其他类型组;根据年龄分为>60岁和≤60岁组;根据序贯器官衰竭评分(SOFA)基线值分为>3分和≤3分组。计算患者APACHEⅡ评分的每日测量值,以患者入重症监护病房(ICU)14 d内全因死亡为结局指标,获取患者的生存状态和生存时间。建立纵向数据与生存数据的联合模型,评估多时点测量的APACHEⅡ评分对患者死亡风险的影响,并进行亚组分析。结果在构建的多种联合模型中,仅纳入APACHEⅡ评分并考虑APACHEⅡ评分与年龄交互项的模型拟合效果较好。进一步分析显示,APACHEⅡ评分的变化受到年龄、性别、入院方式、SOFA评分基线值以及吸烟史的影响。控制上述混杂因素后,APACHEⅡ评分与重症脑卒中患者14 d全因死亡具有显著的相关性〔风险比(HR)=1.48,95%可信区间(95%CI)为1.31~1.66,P<0.001〕,提示APACHEⅡ评分每增加1分,患者死亡风险增加48%(95%CI为31%~66%)。亚组分析显示,对于不同类型的重症脑卒中患者,APACHEⅡ评分对SAH患者14 d死亡风险影响较大(HR=1.43,95%CI为1.10~1.85),而对ICH患者和IS患者14 d死亡风险的影响较小〔HR(95%CI)分别为1.37(1.15~1.64)、1.35(1.06~1.71)〕;APACHEⅡ评分对年龄>60岁和≤60岁患者14 d死亡风险的影响差异不大〔HR(95%CI):1.37(1.08~1.72)比1.35(1.07~1.70)〕;与SOFA评分>3分患者相比,APACHEⅡ评分对SOFA评分≤3分患者14 d死亡风险的影响较大〔HR(95%CI):1.40(1.16~1.70)比1.34(1.16~1.55)〕。结论多时点APACHEⅡ评分是评价重症脑卒中患者死亡风险的重要指标。 展开更多
关键词 内生性时依性协变量 急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ 重症脑卒中 联合模型
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