Comment interpréter Exp (B) dans la régression de Cox?


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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.

Réponses:


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D'une manière générale, exp(β^1) est le rapport des risques entre deux individus dont les valeurs de x1 diffèrent d'une unité lorsque toutes les autres variables sont constantes en attente. Le parallèle avec d'autres modèles linéaires est que dans la régression de Cox, la fonction de risque est modélisée comme h(t)=h0(t)exp(βx) , où h0(t) est le risque de base. Cela équivaut à dire que log(group hazard/baseline hazard)=log((h(t)/h0(t))=iβixi . Ensuite, une augmentation unitaire dexi est associée àβi augmentation de β i du log log rate. Le coefficient de régression permet ainsi pour quantifier le log du danger dans le groupe de traitement (par rapport au groupe contrôle ou placebo), en tenant compte des covariables incluses dans le modèle; il est interprété comme un risque relatif (en supposant qu'il n'y ait pas de coefficients variant dans le temps).

Dans le cas de la régression logistique, le coefficient de régression reflète le logarithme du rapport de cotes , d'où l'interprétation comme une multiplication par k du risque. Alors oui, l'interprétation des ratios de risque partage une certaine ressemblance avec l'interprétation des rapports de cotes.

Assurez-vous de consulter le site Web de Dave Garson où il y a du bon matériel sur Cox Regression avec SPSS.


Merci beaucoup pour votre réponse! J'ai du mal à déchiffrer vos formules textuelles. Pouvez-vous les humaniser? ;) Excellent article auquel vous faites référence. Je vais le lire attentivement et revenir ...
Alex

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Ahhh ... Internet Explorer n'a pas pu rendre les formules. Firefox a corrigé cela. :)
Alex

2
Une autre excellente ressource pour apprendre et comprendre l'analyse de survie est longitudinale appliquée des données par Singer et Willett. Ils donnent également un exemple de code / sortie pour tous leurs modèles utilisant tous les packages de statistiques sous le soleil .
M Adams

@M Adams Merci d'avoir ajouté ce lien. Oui, le serveur UCLA est vraiment plein de ressources utiles.
chl

Merci pour le bon lien vers UCLA! J'y creuserai ...;)
Alex

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Je ne suis pas un statisticien, mais un MD, essayant de trier les choses dans le monde des statistiques.

exp(B)1/exp(B)exp(B)=0.4071/0.407=2.46

exp(B)>1exp(B)=1.259

exp(B)=1exp(B)

D'après votre analyse, il semble qu'aucune de vos variables ne soit un prédicteur significatif (à un niveau de signe de 5%) de votre critère d'évaluation, bien qu'être un patient «à haut risque» soit d'une importance limite.

La lecture du livre " Manuel de survie SPSS ", par Julie Pallant vous éclairera probablement davantage sur ce (et plus) sujet (s).


Merci. Grand soutien d'un collègue aventurier dans ce monde de statistiques! ;) Je lis actuellement Discovering Statistics using SPSS par Andy Field, dont je suis surpris de profiter (car c'est un manuel de statistiques). J'ai modifié mon analyse COX pour mesurer la survie sur des jours plutôt que sur des mois, ce qui a heureusement poussé ma signification de ma covariable de «risque» en dessous de 0,05 ... :)
Alex
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