Visão geral de Ajuste Modelo de Cox em Formato de Processo de Contagem

Use Ajuste Modelo de Cox em Formato de Processo de Contagem para descrever a relação entre preditores e sobrevivência. Os preditores podem ser fixos ou dependentes do tempo, o que significa que os valores do preditor podem mudar durante o período de estudo. Você pode incluir termos de interação e polinomia e realizar a seleção stepwise de termos.

Os dados devem estar no estilo de entrada do processo de contagem. No formulário de entrada do processo de contagem, várias linhas representam cada assunto. Cada linha descreve um intervalo de tempo quando os valores de todas as variáveis são constantes. Preditores dependentes do tempo mudam entre linhas. Os intervalos começam logo após o horário de início e incluem o tempo final.

A forma de processo de contagem de dados é um formato flexível que permite analisar dados que contenham preditores dependentes fixos e preditores dependentes do tempo. Além disso, essa forma de entrada lida com dados de eventos recorrentes. Por exemplo, um estudo examina o efeito de uma droga em um tumor. Os sujeitos tomam uma dose maior de um medicamento em determinadas fases de tratamento, de modo que a dose de medicamentos não é a mesma ao longo do estudo. Essa característica faz da dose do medicamento um preditor dependente do tempo. Além disso, um sujeito pode ter um tumor entrar em remissão, mas não sair do estudo. Como o sujeito pode se submeter a tratamento, remissão e recidiva várias vezes ao longo do estudo, o estudo deve levar em conta os eventos recorrentes.

Os principais resultados de estudos comparativos que usam a regressão de Cox frequentemente relatam riscos relativos para preditores em diferentes tratamentos. Por exemplo, um estudo sobre um tratamento de câncer conclui que o risco relativo para dois grupos é de 4, o que significa que os pacientes de um grupo estão livres de câncer em 4 vezes a taxa de pacientes do outro grupo durante o período de estudo. Minitab exibe riscos relativos para cada variável para que você possa facilmente avaliar seu efeito na frequência do evento.