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时间:2020-09-08
《cox回归生存分析在stata中实现.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、为了评价各种指标对透析患者生存时间的影响,资料如下,为避免受过大值的影响,实际拟合模型中,ntprobnp数据取对数,记为ntprobnp1genntprobnp1=log(ntprobnp)资料如下:timediecreabunalbagetherapyntprobnpntprobnp112110323428450202.26113244626661343.38115204931560564.45187028326211124.991990343935010206.1200785234229019207.12004561943350453.12005702339270884
2、.1200102033414202115.120078029402304556.1200670223919021007.1200932283523013207.12006892744560443.784193516703328661664.67112103434721774.1.预后因素筛选:logranktimedie,by(crea)检测肌酐是否影响生存率chi2(13)=29.07Pr>chi2=0.0064P<0.05,说明肌酐对预后影响大logranktimedie,by(bun)logranktimedie,by(alb)logranktimedie,by(age
3、)logranktimedie,by(therapy)logranktimedie,by(ntprobnp1)由于bunP>0.05,在COX模型中去除改因素2.用COX比例风险模型分析coxtimecreaalbagetherapyntprobnp1,dead(die)Coxregression--notiesEntrytime0Numberofobs=15①LRchi2(5)=26.21②Prob>chi2=0.0001③Loglikelihood=-4.④PseudoR2=0.7578-------------------------------------------
4、-----------------------------------time
5、⑤Coef.⑥Std.Err.⑦z⑧P>
6、z
7、⑨[95%Conf.Interval]-------------+----------------------------------------------------------------crea
8、-..-1.040.299-..alb
9、-1..-1.480.140-2..age
10、..0.940.350-..therapy
11、-7.7.-1.090.277-21.5576.ntprobnp1
12、-.1.-0.230.821-2.1.①为模型无效假设(
13、即:所有协变量的回归系数为0)所对应的似然比检验(自由度为协变量个数的卡方);②模型无效假设检验对应的p值;③对数似然比;④伪决定系数;⑤回归系数;⑥回归系数的标准误;⑦单个回归系数检验(Ho:该回归系数为0)的Z统计量;⑧单个回归系数验的p值;⑨回归系数的95%可信限。本例结果表明:在平衡诸多混杂因素后,模型中的因素与死亡风险无明显相关性。1.作图stsettime,failure(die)数据库定义为生存资料数据库;stslist为计算命令。stsliststsgraph生存概率曲线stsgraph,by(therapy)生存概率曲线,不同治疗措施对生存率的影响
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