Порівняйте дві криві виживання для парних даних


13

Я хочу порівняти два різні методи виявлення зміни статусу в аналізі виживання. Група досліджуваних спостерігається протягом більш тривалого періоду (багато років), і два методи обстеження використовуються для перевірки того, чи відбулася зміна статусу; один метод був використаний для обстеження кожного суб'єкта двічі на рік, а другий - для обстеження кожного суб'єкта раз на рік. Питання полягає в тому, чи ці два методи систематично відрізняються своєю здатністю виявляти зміну статусу.

Тест, про який я придумав, - це тест рангового журналу, щоб побачити, чи відрізняються криві двох методів Каплана-Мейєра. Мені цікаво, чи не проблема в тому, що криві виживання "спарюються" (тобто два методи використовуються для одних і тих же суб'єктів) при виконанні тестування журналу. Це порушення припущення в тесті журналу рангів, чи це, можливо, лише неефективний тест, оскільки він не враховує, що дві криві пов'язані? Хтось має пропозицію про альтернативний аналіз, який враховує залежність у спостереженнях?


Можливо, це не проблема, можливо я передумав.

Ну, я не знаю справжнього часу зміни статусу, лише моменти часу, коли методи виявили зміну статусу. Я вважав, що я повинен встановити час виживання на середину часового інтервалу між останньою експертизою, коли зміни статусу не було виявлено, та обстеженням, коли було виявлено зміну статусу. Це могло б компенсувати недолік методу, який використовується для огляду випробовуваних лише один раз на рік, на відміну від методу, який застосовується двічі на рік. А потім побудуйте криві виживання з цих даних.


1
Можливий інтерес: процедура без розподілу для порівняння характеристичних кривих одержувачів із парного експерименту . У цій роботі автори представляють метод порівняння двох методик діагностики меланоми. Проблема, яку я бачу у вашому контексті, полягає в тому, що у вас є трійники і тому незрозуміло, що є справедливим порівнянням між методами. Я думаю, ви повинні надати інформацію про те, як ви будуєте криві виживання. (xi,yi1,yi2)

Дійсно, різниця кривих Каплана-Мейєра передбачає незалежність, і це не підходить. Можна подивитися на значення різниці пропорцій або побудувати корельований тест одного типу.
Карл

Відповіді:


1

Якщо ви хочете порівняти ефективність моделі двох моделей виживання, обчислення статистики С (Harrell's C, ROC виживання ...) може бути більш розумним підходом. Обчисліть С-статистику двох моделей виживання та порівняйте їх (можна отримати p-значення).

https://rpubs.com/kaz_yos/survival-auc

Посилання показує різні інструменти для C-статистики для моделі виживання.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.