Beispiel für Cox-Modell in einem Zählprozessformular anpassen

Medizinische Forscher wollen die Erfolgsrate der Genesung von einer Knochenmarktransplantation zur Behandlung von akuter Leukämie bestimmen. Die Genesung hängt von Faktoren wie der des Patienten Risikokategorie zum Zeitpunkt der Transplantation, seiner Stadium der Krankheit und ob seine Thrombozytenzahl wieder auf ein normales Niveau zurückgekehrt ist. Risikokategorie und Stadium der Krankheit sind feste Prädiktoren, da sie sich während der gesamten Studie nicht ändern. Die Thrombozytenzahl eines Patienten ist jedoch ein zeitabhängiger Prädiktor, da sich die Anzahl während des Genesungsprozesses ändern kann.

Die medizinischen Forscher untersuchen 137 Patienten nach Erhalt der Transplantation und erfassen die Anzahl der Tage, an denen sie krankheitsfrei sind. Ein Patient ist nicht krankheitsfrei, wenn er stirbt, bevor sich seine Thrombozytenzahl normalisiert oder wenn seine Leukämie zurückkehrt, nachdem sich seine Thrombozytenzahl normalisiert hat. Ein Wert von Ja gibt einen krankheitsfreien Patienten an und ist eine zensierte Beobachtung. Eine zensierte Beobachtung liegt vor, wenn das Ereignis bis zum Ende der Beobachtungszeit nicht eintritt.

Die Daten befinden sich im Zählprozessformular, was bedeutet, dass mehrere Zeilen jeden Patienten darstellen. Jede Zeile beschreibt ein Zeitintervall, in dem die Werte aller Variablen konstant sind. Zeitabhängige Prädiktoren ändern sich zwischen Zeilen. Die Intervalle beginnen direkt nach der Startzeit und schließen die Endzeit ein.

Die folgende Tabelle enthält beispielsweise die Daten für den Patienten mit Identifikation einem von 1. Die beobachteten Werte von Risikokategorie und sind in jeder Zeile Stadium der Krankheit gleich, da diese Prädiktoren fest sind. Da sich eine normale Thrombozytenzahl während der Studie ändern kann, benötigt jeder Patient eine neue Datenzeile, wenn sich dieser Prädiktor ändert. Die erste Zeile zeigt, dass der Patient im Intervall der ersten 13 Tage nach der Transplantation keine normale Thrombozytenzahl hatte. Die zweite Reihe zeigt, dass der Patient von nach Tag 13 bis zum Ende der Studie am Tag 2.081 eine normale Thrombozytenzahl hatte.