Je suis un étudiant en médecine qui essaie de comprendre les statistiques (!) - alors s'il vous plaît soyez doux! ;)
J'écris un essai contenant une bonne quantité d'analyses statistiques, y compris l'analyse de survie (Kaplan-Meier, Log-Rank et régression de Cox).
J'ai effectué une régression de Cox sur mes données en essayant de savoir si je peux trouver une différence significative entre les décès de patients dans deux groupes (patients à haut risque ou à faible risque).
J'ai ajouté plusieurs covariables à la régression de Cox pour contrôler leur influence.
Risk (Dichotomous)
Gender (Dichotomous)
Age at operation (Integer level)
Artery occlusion (Dichotomous)
Artery stenosis (Dichotomous)
Shunt used in operation (Dichotomous)
J'ai retiré l'occlusion artérielle de la liste des covariables parce que son ES était extrêmement élevé (976). Toutes les autres SE se situent entre 0,064 et 1 118. Voici ce que j'obtiens:
B SE Wald df Sig. Exp(B) 95,0% CI for Exp(B)
Lower Upper
risk 2,086 1,102 3,582 1 ,058 8,049 ,928 69,773
gender -,900 ,733 1,508 1 ,220 ,407 ,097 1,710
op_age ,092 ,062 2,159 1 ,142 1,096 ,970 1,239
stenosis ,231 ,674 ,117 1 ,732 1,259 ,336 4,721
op_shunt ,965 ,689 1,964 1 ,161 2,625 ,681 10,119
Je sais que le risque n'est significatif qu'à 0,058. Mais à part ça, comment interpréter la valeur Exp (B)? J'ai lu un article sur la régression logistique (qui est quelque peu similaire à la régression de Cox?) Où la valeur Exp (B) a été interprétée comme: "Être dans le groupe à haut risque comprend une augmentation de 8 fois de la possibilité du résultat", qui dans ce cas, c'est la mort. Puis-je dire que mes patients à haut risque sont 8 fois plus susceptibles de mourir plus tôt que ... quoi?
Aidez-moi, s'il vous plaît! ;)
Soit dit en passant, j'utilise SPSS 18 pour exécuter l'analyse.