регрессия Кокса Опции

[mamalita]

Добрый день! Помогите разобраться. Имеются данные для анализа выживаемости:
время (месяцы),
событие (рецидив или нет),
независимые ковариаты 3 переменных -
1. дифференцировка - бинарная (низкодифференированныя и умеренно+высокодифференцированная)
2. уровень РЭА до операции
3. количество метастазов
Они остались в результате применения регрессионного анализа Кокса в СПСС. Т.е. я понимаю что можно сделать выводы, что такие то факторы значимо влияют на продолжительность безрецидивной жизни, какой из них более значим. Могу ли я применить это как-то в плане прогнозирования продолжительности безрецидивной жизни? (как например в логистической регрессии). Это пожалуй основной вопрос. Цель исследования не только выявить исходные факторы, влияющие на продолжительность безрецидивного течения, но и иметь возможность прогнозировать это время для любого конкретного больного.
Привожу формулу h(t)=h0(t) *exp(b1z1+...+bmzm)
В СПСС есть функция сохранить: функция риска - это h(t)? Для 2 больных проживших 1 мес у одного 2,1 а другого 0,6. О чем это говорит? Максимум 4,3 минимум 0,2 - это много или мало. Как мне найти h0(t) - базовая функция риска при нулевых ковариатах (нулевые это равные 0?) и нужно ли это?
С экспоненциальной регрессией более понятно, но у меня время жизни распределено не экспоненциально. В Attestat сделала подгонку распределения: получилось логлогистическое. Что мне с ним делать?!

[mamalita]

[С переменными: количество метастазов не совсем ясно, т.е. они были до операции или выявлены после?]
Метастазы были выявлены до операции. Прогрессия конечно же после операции. 1 - прогрессия есть 0 - прогрессии нет. Сроки разные потому что были выбывшие по неизвестным причинам пациенты (цензуированные данные). Все размеры суммарные и количество взяты до операции. То что суммарное количество не совпадает для меня новость, может быть при копировании что-то не так было. Давайте от V10 пока абстрагируемся (я пересмотрю данные поищу ошибку).
И наконец задачи следующие 1. выявить факторы наиболее значимо влияющие на безсобытийную выживаемость (событие - прогрессия), время развития прогрессии - с этим я вроде бы справилась.
2. по полученной зависимости иметь возможность прогнозировать среднее предполагаемое время жизни без прогрессии для каждого конкретного пациента (хотелось бы как в логистической регрессии получить некое уравнение, при подстановке в которое значений предикторов получать это самое время). В идеале хотелось бы оценить потом эту модель на другой выборке с вытекающими отсюда последствиями. Например, столько -то правильных предсказаний, столько неправильных, специфичность, чувствительность. Но тут я не знаю возможно ли подобное. Например у нас пациент прожил без прогрессии 3 месяца а модель предсказывает 7 месяцев - это правильное предсказание или нет, а у другого который прожил 3 месяца - предсказывает 18 месяцев - ну это понятно будет неправильно. Может быть должны быть какие-то доверительные интервалы по которым ориентироваться на правильность предсказаний.
Еще момент как проверить: вообще применима ли к моим данным регрессия Кокса? (должно соблюдаться условие пропорциональности риска - как проверить)
Спасибо!!!