Я построил регрессию Кокса:
Call:
coxph(formula = Surv(`infection time`, infection) ~ Treatment +
Gender + Race + Surface + head + buttock + trunk + up.leg +
low.leg + resp.tract, data = BurnData)
Значение p для общих тестов (вероятность, Вальд и оценка) имеет значение только для теста отношения правдоподобия.Эти тесты оценивают $ H_0 $: все $ \ beta $ = 0. Статистика теста не согласована, поэтому нулевая гипотеза не может быть однозначно отвергнута.В целом, модель не очень подходит.
Я хочу узнать о ковариатном лечении, в частности, я хочу знать, есть ли значительная разница во времени до заражения для двух групп лечения ?.Из вышеприведенного вывода я могу сказать, что ковариата значима, но это не то же самое, верно?
Я пробовал команду strata:
coxph(formula = Surv(`infection time`, infection) ~ strata(Treatment) +
Gender + Race + Surface + head + buttock + trunk + up.leg +
low.leg + resp.tract, data = BurnData)
n= 154, number of events= 48
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
Gender -0.649207 0.522460 0.396943 -1.636 0.1019
Race 1.997690 7.372010 1.016640 1.965 0.0494 *
Surface 0.003237 1.003243 0.009704 0.334 0.7387
head -0.082786 0.920548 0.344487 -0.240 0.8101
buttock 0.560418 1.751404 0.421308 1.330 0.1835
trunk 0.239397 1.270483 0.494814 0.484 0.6285
up.leg -0.432832 0.648669 0.375035 -1.154 0.2485
low.leg -0.164111 0.848648 0.373298 -0.440 0.6602
resp.tract 0.077946 1.081065 0.351205 0.222 0.8244
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
Gender 0.5225 1.9140 0.2400 1.137
Race 7.3720 0.1356 1.0051 54.069
Surface 1.0032 0.9968 0.9843 1.023
head 0.9205 1.0863 0.4686 1.808
buttock 1.7514 0.5710 0.7670 3.999
trunk 1.2705 0.7871 0.4817 3.351
up.leg 0.6487 1.5416 0.3110 1.353
low.leg 0.8486 1.1783 0.4083 1.764
resp.tract 1.0811 0.9250 0.5431 2.152
Concordance= 0.67 (se = 0.066 )
Rsquare= 0.098 (max possible= 0.909 )
Likelihood ratio test= 15.89 on 9 df, p=0.06912
Wald test = 10.44 on 9 df, p=0.3157
Score (logrank) test = 12.71 on 9 df, p=0.1761
Однако, теперь лечениеПеременная не существует вообще.Как я могу сравнить, если две разные группы оказывают значительно различное влияние на время заражения?
Я также попробовал anova comparison.Является ли следующий подход правильным?
fit_trt0 <- coxph(Surv(`infection time`,infection) ~ (Treatment==0) + Gender + Race + Surface +
head + buttock + trunk + up.leg + low.leg + resp.tract, data=BurnData)
summary(fit_trt0)
fit_trt1 <- coxph(Surv(`infection time`,infection) ~ (Treatment==1) + Gender + Race + Surface +
head + buttock + trunk + up.leg + low.leg + resp.tract, data=BurnData)
summary(fit_trt1)
anova(fit_trt0,fit_trt1)