在图的下方绿色框中是两组试验组中当前时间下,尚存的没有发生终点事件的患者。他们有着发生终点事件的风险(发生过event的自然就不算了),所以他们被称为number at risk 在上图的右侧,我们可以看到表示红色是单OSI组,蓝色是OSI+Bev组,很显然这家药厂是希望通过这个临床试验,蓝色有效性高于红色来证明,自家的Bev联...
纵坐标下方的绿色区域表示“风险人群”（Number at Risk），即当前时间点尚未发生终点事件的患者，他们仍有发生事件的可能。图右侧的红色与蓝色曲线分别代表对照组和试验组，药厂通常希望通过数据对比，展示新药（如Bev）与现有疗法（如Osi）联用的优越性。中位PFS、一年PFS和中位OS是一些关键节点，它们能...
这两行数字叫做risk table，指的是还没有得病（event）但可能得病的人数(number of patients at risk)。
* n.risk: the number of subjects at risk at time t * n.event: the number of events that occurred at time t. * n.censor: the number of censored subjects, who exit the risk set, without an event, at time t. * surv: estimate o...
举个例子,下图为一个原始的COX模型结果,可见优惠券的数量(total_number)可以明显的降低用户流失风险,且每增加一个优惠券,风险会变为原来的0.94倍。 5 非比例风险模型 生存分析:寿命表,Kaplan-Meier,Cox回归,时依协变量 Cox回归最重要的前提条件是假定风险比为固定值,当PH不满足时,可以采用的几种方法: ...
## n= 223, number of events= 36### coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)## Status 0.5483 1.7303 0.2636 2.08 0.0375 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1### exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95## Status 1.73 0.5779 1.032...
## n= 223, number of events= 36### coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)## Status 0.5483 1.7303 0.2636 2.08 0.0375 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1### exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95## Status 1.73 0.5779 1.032...
构建一个stratified Cox model. 由于PH假设在cl.cluster的时候不成立,因此在接下来的模型中需要控制这个变量 代码语言:javascript 复制 ## n=223,numberofevents=36## ## coefexp(coef)se(coef)zPr(>|z|)## Status0.54831.73030.26362.080.0375*##---## Signif.codes:...
## n= 223, number of events= 36 ## ## coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) ## Status 0.5483 1.7303 0.2636 2.08 0.0375 * ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 ## ## exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 ...
## n= 223, number of events= 36 ## ## coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) ## Status 0.5483 1.7303 0.2636 2.08 0.0375 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1## ## exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95## Status 1.73 0.5...