の例 計測プロセスフォームでのCoxモデルの適合

医学研究者は、急性白血病の治療として骨髄移植からの回復の成功率を決定したいと考えています。回復は リスクカテゴリ 、移植時の患者、その患者 病気の段階、および血小板数が正常なレベルに戻ったかどうかなどの要因に依存する。リスクカテゴリ 研究 病気の段階 全体を通して変化しないため、固定予測変数です。しかし、患者の血小板数は、回復プロセス中にカウントが変化する可能性があるため、時間依存の予測値です。

医学研究者は、移植を受けた後に137人の患者を研究し、彼らが無病である日数を記録します。血小板数が正常に戻る前に死亡した場合、または血小板数が正常に戻った後に白血病が戻った場合、患者は病気を起こすものではありません。の値は はい 、無病患者を示し、検閲観察である。打ち切られた観測は、観測時間の終わりまでにイベントが発生しない場合です。

データは棚卸プロセスフォームに入っているため、複数の行が各患者を表します。各行は、すべての変数の値が一定である時間間隔を表します。時間依存の予測変数は、行間で変化します。間隔は開始時刻の直後に開始され、終了時刻が含まれます。

たとえば、次の表には、1 の患者のデータが含まれています 識別 。観測値との観測値 リスクカテゴリ病気の段階 は、各行で同じです。通常の血小板数は研究中に変化する可能性があるため、各患者は、この予測変数が変化するたびに新しいデータ行を必要とします。最初の行は、患者が移植後13日後の最初の間隔で正常な血小板数を有していなかったことを示す。2行目は、患者が13日目から2,081日目の研究終了までの正常な血小板数を持っていたことを示しています。