Establecimiento de un modelo de nomograma de regresión de riesgo competitivo para los datos de supervivencia

Resumen

Aquí se presenta un protocolo para construir nomogramas basado en el modelo de regresión proporcional de peligros de Cox y el modelo de regresión de riesgo de la competencia. El método de competencia es un método más racional para aplicar cuando los eventos de la competencia están presentes en el análisis de supervivencia.

Resumen

El método Kaplan-Meier y el modelo de regresión proporcional de riesgos de Cox son los análisis más comunes en el marco de supervivencia. Estos son relativamente fáciles de aplicar e interpretar y se pueden representar visualmente. Sin embargo, cuando hay eventos de la competencia (por ejemplo, accidentes cardiovasculares y cerebrovasculares, muertes relacionadas con el tratamiento, accidentes de tráfico), los métodos de supervivencia estándar deben aplicarse con precaución y los datos del mundo real no pueden interpretarse correctamente. Puede ser deseable distinguir diferentes tipos de eventos que pueden conducir al fracaso y tratarlos de manera diferente en el análisis. Aquí, los métodos se centran en el uso del modelo de regresión de la competencia para identificar factores de pronóstico significativos o factores de riesgo cuando hay eventos competidores. Además, se establecen nomogramas basados en un modelo de regresión proporcional al peligro y un modelo de regresión competidor para ayudar a los médicos a realizar evaluaciones individuales y estratificaciones de riesgo con el fin de explicar el impacto de factores controvertidos en el pronóstico.

Introducción

El análisis de supervivencia del tiempo para eventos es bastante común en los estudios clínicos. Los datos de supervivencia miden el intervalo de tiempo desde la hora de inicio hasta la aparición del evento de interés, pero la ocurrencia del evento de interés a menudo está excluida por otro evento. Si hay más de un tipo de punto final, se denominan puntos finales de riesgos de competencia. En este caso, el análisis de peligro estándar (es decir, el modelo de riesgos proporcionales de la causa de Cox) a menudo no funciona bien porque las personas que experimentan otro tipo de evento están censuradas. Las personas que experimentan un evento de la competencia a menudo pe....

Protocolo

El protocolo de investigación fue aprobado por el Comité de ética del Hospital Jinhua, Escuela de Medicina de la Universidad de Zhejiang. Para este experimento, los casos se obtuvieron de la base de datos de Vigilancia, Epidemiología y Resultados Finales (SEER). SEER es una base de datos de acceso abierto que incluye datos demográficos, de incidencia y de supervivencia de 18 registros de cáncer basados en la población. Nos registramos en el sitio web del SEER y firmamos una carta de garantía para adquirir los datos de investigación (12296-nov2018).

1. Fuente de datos

1. Obtenga casos de las bases de datos, así como permiso (si existe....

Resultados

Características de supervivencia de la cohorte de ejemplo
En la cohorte de ejemplo, se incluyeron en el análisis un total de 8.550 pacientes elegibles y la mediana del tiempo de seguimiento fue de 88 meses (intervalo, de 1 a 95 meses). Un total de 679 (7,94%) pacientes eran menores de 40 años y 7.871 (92,06%) pacientes tenían más de 40 años. Al final del ensayo, 7.483 (87,52%) pacientes seguían vivos, 662 (7,74%) murió a causa de un cáncer de mama, y 405 (4,74%) pacientes murieron debido a otras causa.......

Discusión

El objetivo general del estudio actual era establecer un nomograma específico de riesgo de la competencia que pudiera describir las enfermedades del mundo real y desarrollar un modelo de evaluación individual conveniente para que los médicos abordaran las decisiones de tratamiento. Aquí, proporcionamos un tutorial paso a paso para establecer nomogramas basados en el modelo de regresión de Cox y el modelo de regresión de riesgo de la competencia y realizar más análisis de subgrupos. ¹⁸ introdujeron.......