リスク因子解析

論文の書き方

Fine-Gray比例ハザード解析(Fine-Gray subdistribution hazard model)ってなあに?

Fine-Grayモデルは、競合リスクを考慮した統計モデルです。Cox比例ハザードモデルと同じく、生存時間分析に用いられますが、競合イベント(例:異なる原因の死亡、治療中止など)が存在する状況で、特定のイベントの発生確率を直接的に評価できる点が特徴です。Fine-GrayモデルとCoxモデルとの違いCoxモデルとFine-Grayモデルは、基本的な考え方や使用するデータ形式が似ています。したがって、大まかな概念は、Coxモデルのページを参照してください<こちら>。ちなみに、両モデルには次のような違いがあります:Coxモデル: 特定のイベントの「ハザード比」を評価する。競合リスクを考慮しない。Fine-Grayモデル: 特定のイベントの「累積発生率」(Cumulative Incidence Function: CIF)を評価する。競合リスクを考慮する。この違いにより、Fine-Grayモデルは競合リスクを含むデータでの解析に適しています。競合リスクについてはこちらのページを参照してください。Fine-Gray解析に必要なデータFine-Grayモデルを適切に解析するには、以下のデータが...
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論文の書き方

Cox比例ハザード解析(Cox Proportional Hazards Model)ってなあに?

Cox比例ハザード解析は、ある出来事(イベント)が発生するまでの時間を、さまざまな要因がどのように影響しているかを調べる統計解析の方法です。呼吸器内科では、例えば患者の死亡や症状悪化といったイベントが研究対象になります。Cox比例ハザード解析の概要何を解析するか?Cox比例ハザードモデルは、どの要因(例:年齢、性別、喫煙歴)が、興味あるイベント(例:死亡、発作)の発生リスクにどのように影響を与えるか?を解析するモデルです。特に、時間に対するリスク(ハザード)の相対的な影響(ハザード比)を評価します。解析に必要なデータ影響を与える要因(共変量)患者の基本情報(例:年齢、性別、病状)を「共変量」として使用します。共変量は、イベント(例:死亡、発作)が発生するリスクにどのように影響を与えるかを解析するための変数です。例:年齢、性別、病気の重症度(FEV1、酸素飽和度)、喫煙歴など。Coxモデルでは、基本的にベースライン共変量(観察開始時点での固定された値)を使用しますが、特定の解析では時間依存性共変量(時間とともに変化する値)を含めることも可能です。後者は上級者向けです。イベントの有無:解析...
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