골수 데이터

의학 연구원은 급성 백혈병을 위한 처리로 골수 이식에서 회복의 성공률을 결정하고 싶습니다. 회복은 이식 시 환자의 위험 범주 요인, 질병의 단계혈소판 수가 정상 수준으로 돌아왔는지에 따라 달라집니다. 위험 범주질병의 단계 그들은 연구 전반에 걸쳐 변경되지 않기 때문에 고정 예측 변수입니다. 그러나 환자의 혈소판 수는 복구 과정에서 수가 변경될 수 있기 때문에 시간에 따라 달라지는 예측변수입니다.

의학 연구원은 이식을 수신하고 질병이 없는 일의 수를 기록한 후에 137명의 환자를 연구하고 기록합니다. 환자는 혈소판 수가 정상으로 돌아오기 전에 죽거나 혈소판 수가 정상으로 돌아 간 후에 백혈병이 돌아오는 경우 질병이 없습니다. 값은 예 질병이 없는 환자를 나타내며 검열된 관찰입니다. 검열된 관찰은 관측 시간이 끝날 때까지 이벤트가 발생하지 않는 경우입니다.

데이터는 계산 프로세스 양식에 있어 여러 행이 각 환자를 나타냅니다. 각 행은 모든 변수의 값이 일정한 시간 간격을 설명합니다. 시간 종속 예측 변수는 행 간에 변경됩니다. 간격은 시작 시간 직후에 시작되고 종료 시간을 포함합니다.

예를 들어 다음 표에는 1을 가진 환자에 대한 데이터가 포함되어 아이디 있습니다. 관찰된 값은 위험 범주질병의 단계 이러한 예측 변수가 고정되어 있기 때문에 모든 행에서 동일합니다. 연구 결과 도중 일반적인 혈소판 수는 변경될 수 있기 때문에, 각 환자는 이 예측자가 변경될 때마다 데이터의 새로운 행을 요구합니다. 첫 번째 행은 환자가 이식 후 처음 13 일 동안 간격으로 정상적인 혈소판 수를 갖지 않았다는 것을 보여줍니다. 두 번째 행은 환자가 13일 부터 2,081일째에 연구가 끝날 때까지 정상적인 혈소판 수를 가지고 있음을 보여줍니다.

이 데이터를 사용하여 집계 공정 양식의 Cox 모형 적합을 시연할 수 있습니다.