Établissement d’un modèle de régression des risques concurrents pour les données de survie

Résumé

Présenté ici est un protocole pour construire des nomogrammes basés sur le modèle de régression des risques proportionnels Cox et le modèle de régression du risque concurrent. La méthode concurrente est une méthode plus rationnelle à appliquer lorsque des événements concurrents sont présents dans l’analyse de survie.

Résumé

La méthode Kaplan-Meier et le modèle de régression des risques proportionnels Cox sont les analyses les plus courantes dans le cadre de survie. Ceux-ci sont relativement faciles à appliquer et à interpréter et peuvent être représentés visuellement. Toutefois, lorsque des événements concurrents (p. ex., accidents cardiovasculaires et cérébrovasculaires, décès liés au traitement, accidents de la circulation) sont présents, les méthodes de survie standard doivent être appliquées avec prudence, et les données du monde réel ne peuvent pas être correctement interprétées. Il peut être souhaitable de distinguer différents types d’événements qui peuvent mener à l’échec et de les traiter différemment dans l’analyse. Ici, les méthodes se concentrent sur l’utilisation du modèle de régression concurrent pour identifier des facteurs pronostiques significatifs ou des facteurs de risque lorsque des événements concurrents sont présents. De plus, des nomogrammes basés sur un modèle de régression proportionnelle des risques et un modèle de régression concurrent sont établis pour aider les cliniciens à effectuer des évaluations individuelles et des stratifications des risques afin d’expliquer l’impact des facteurs controversés sur le pronostic.

Introduction

Le temps d’analyse de survie d’événement est assez commun dans les études cliniques. Les données de survie mesurent la durée entre l’heure de début et l’occurrence de l’événement d’intérêt, mais l’événement d’intérêt est souvent exclu par un autre événement. Si plusieurs types de points d’extrémité sont présents, on les appelle des points de départ concurrents. Dans ce cas, l’analyse standard des dangers (c.-à-d. le modèle des risques proportionnels à la cause) de Cox ne fonctionne souvent pas bien parce que les personnes qui vivent un autre type d’événement sont censurées. Les personnes qui vivent un événement concurrent restent souvent dans l’ensemble de risques, ca....

Protocole

Le protocole de recherche a été approuvé par le comité d’éthique de l’hôpital Jinhua, Zhejiang University School of Medicine. Pour cette expérience, les cas ont été obtenus à partir de la base de données surveillance, épidémiologie et résultats finaux (SEER). SEER est une base de données en libre accès qui comprend les données démographiques, d’incidence et de survie de 18 registres du cancer basés sur la population. Nous nous sommes inscrits sur le site Web de SEER et avons signé une lettre d’assurance pour acquérir les données de recherche (12296-Nov2018).

1. Source de données

1. Obtenez des cas à partir des bases de données ainsi ....

Résultats

Caractéristiques de survie de la cohorte d’exemples
Dans la cohorte d’exemples, un total de 8 550 patients admissibles ont été inclus dans l’analyse et le temps médian de suivi était de 88 mois (fourchette, 1 à 95 mois). Un total de 679 (7,94 %) patients avaient moins de 40 ans et 7 871 (92,06 %) patients avaient plus de 40 ans. A la fin du procès, 7 483 (87,52 %) patients étaient encore en vie, 662 (7,74 %) cancer du sein, et 405 (4,74 %) patients sont morts à cause d’autres causes (risques concurren.......

Discussion

L’objectif global de la présente étude était d’établir un nomogramme spécifique à risque concurrent qui pourrait décrire les maladies du monde réel et d’élaborer un modèle d’évaluation individuel pratique pour que les cliniciens puissent aborder les décisions de traitement. Ici, nous fournissons un tutoriel étape par étape pour établir des nomogrammes basés sur le modèle de régression Cox et le modèle de régression des risques concurrents et d’effectuer davantage l’analyse de sous-groupe. Zhang et coll.^.......