骨髓数据

医学研究人员希望确定骨髓移植的成功率,作为急性白血病的治疗方法。恢复取决于患者 风险类别 在移植时的因素, 疾病阶段他们的血小板计数是否恢复到正常水平。风险类别疾病阶段 并且是固定的预测器,因为它们在整个研究过程中不会改变。但是,患者的血小板计数是一个时间依赖的预测器,因为计数可能会在恢复过程中发生变化。

医学研究人员在137名接受移植后对患者进行了研究,并记录了他们无病的天数。如果患者在血小板计数恢复正常之前死亡,或者血小板计数恢复正常后白血病复位,则患者并非无病患者。 表示无病患者的价值,是审查的观察。审查的观察是在观察时间结束时事件未发生时。

数据以计数过程形式出现,这意味着多个行代表每个患者。每行描述所有变量值保持不变的时间间隔。时间依赖预测器在行之间变化。间隔从开始时间之后开始,包括结束时间。

例如,下表包含患者的数据,其数据为 识别 1。 风险类别疾病阶段 由于这些预测器是固定的,因此每行的观测值和值相同。由于在研究期间,正常的血小板计数可能会发生变化,因此每当预测器发生变化时,每个患者都需要一排新的数据。第一排显示,患者在移植后的前13天间隔内没有正常的血小板计数。第二行显示,患者从第13天之后到研究结束的第2,081天有正常的血小板计数。

识别 风险类别 开始时间 结束时间 无病 普通血小板 疾病阶段
1 1 0 13 正常
1 1 13 2081 正常

可以使用此数据演示 以计数过程格式拟合 Cox 模型

工作表列 说明
识别 指示患者
风险类别 移植时患者的风险类别
开始时间 开始日
结束时间 结束日
无病 病人是否无病
普通血小板 患者是否有正常的血小板计数
疾病阶段 患者的法美英分类

参考值

这些数据是根据科普兰的公共数据集改编的,该数据集位于克莱因和莫施贝格尔(2003年)1

1 Klein, J.P. & Moeschberger, M.L. (2003)。Semiparametric proportional hazards regression with fixed covariates.Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data (2nd, ed. pp. 243-293). Springer
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