Как оценить n-летнее соотношение опасности от PRO C PHREG

Question

Уважаемые пользователи SAS в сообществе SO:

Я использую образцы данных, общедоступные по адресу:

https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/whas500.sas7bdat

Учебное пособие находится здесь вместе с описанием набора данных: https://stats.idre.ucla.edu/sas/seminars/sas-survival/

lenfol: length of followup, terminated either by death or censoring. The outcome in this study.
fstat: the censoring variable, loss to followup=0, death=1
age: age at hospitalization
bmi: body mass index
hr: initial heart rate
gender: males=0, females=1

Я считаю, что единицами наблюдения являются дни, но ради моего вопроса, давайте вместо этого предположим, что единицами наблюдения являются годы. Если бы это было так, минимальное время наблюдения, зафиксированное переменной LENFOL, составляет 1 год, а максимальное - 2358 лет.

Мое понимание регрессии Кокса PH заключается в том, что, хотя функция опасности может изменяться со временем, ОПАСНОСТЬ должна оставаться постоянной. Пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь, но это означает, что HAZARDRATIO в год = 1 равен HAZARDRATIO в год = 2358 при оценке HAZARDRATIO из всей продолжительности наблюдения (2358 лет в этом исследовании).

Если бы я хотел оценить 5-летнюю ОПАСНОСТЬ (ie, предполагая, что исследование закончилось в год = 5), могла бы процедура PHREG вернуть мне ОПАСНОСТЬ, предполагая, что продолжительность наблюдения закончилась в 5-м году вместо фактическая полная продолжительность исследования (2358 лет в данном случае)? Например, скажем, я хотел оценить связь между смертью и полом, я использовал следующий код SAS:

libname ucla "C:\<FILEPATH>";

data ucla_surv;
set ucla.whas500;
run;


proc phreg data=ucla_surv;
model lenfol*fstat(0) = gender/ties=efron;
run;

Это приводит к оценке HAZARDRATIO (HR) на протяжении всего периода наблюдения. Может ли мой код быть изменен для оценки 5-летнего ЧСС, как я упоминал выше (исследование искусственно заканчивается в год = 5)?

Связано, было бы целесообразно создать новую переменную LENFOL, которая усекает данные за год 5 и выполните модель с этими новыми переменными следующим образом:?

data ucla_surv_5yr;
set ucla_surv;

label 
    lenfol5="5-year follow-up"
    fstat5="Event indicator for 5-year FU; 1=death,0=censor"
    ;
if lenfol <5 then do;
fstat5=fstat;
lenfol5=lenfol;
end;
else do;
fstat5=0;
lenfol5=5;
end;
run;

proc phreg data=ucla_surv;
model lenfol*fstat(0) = gender/ties=efron;
title "HR over entire study FU";
ods select ParameterEstimates;
run;
title;

proc phreg data=ucla_surv_5yr;
model lenfol5*fstat5(0) = gender/ties=efron;
title "HR over 5 years of FU";
ods select ParameterEstimates;
run;
title;

Из результатов видно, что оценка ЧСС изменилась: за весь последующий период ЧСС для смерти смоделирована в зависимости от пола был 1,465, тогда как в 5-летнем FU оценка была 1,363. Однако из-за усечения пятилетняя оценка менее точна.

Я приветствую любые мысли о моем подходе со стороны сообщества SO.

Большое спасибо.