Кривая Каплана-Маера Опции

[Анатолий Баулин]

Здравствуйте уважаемые участники форума. Такой вопрос

Если я считаю безрецидивную выживаемость по формуле, то я получаю 88,9%.

На кривой Каплан-Майера если смотреть по координатам x и y - я вижу значение около 80%.

Почему так?

Скорее всего я не правильно считал в ручную значение выживаемости.
Так как я считал от общей группы т.е. {( группа пациентов - группа пациентов с рецидивом)/группа пациентов}
т.е. расчет обычной пропорцией, что не может совпадать с графиком.

Как посчитать выживаемость на определенный период времени по формуле?

Эскизы прикрепленных изображений

 

["Наташа"]

А что вы думаете на счет следующего:
В статьях, посвещенных исследованию выживаемости зарубежные авторы все как один (касаемо узкой и относительно недавней тематики) поступают следующим образом: проводят РОК-анализ с целью оптимально разбинарить на два класса предсказующую переменную (она количественная, разброс от 0 до 1500, это объем в см3). Вот эта вот переменная имеет прямую связь с исходом. Так вот в исходе 1- это случился рецидив, а в 0 - он центрирован до конца наблюдения, либо вышел из него без исхода. При этом, большинство больных покинуло наблюдение с 0 на очень ранних сроках, соответственно информации о них никакой.
Так вот, исследователи бинарят нашу предсказывающую переменную и вводят ее в анализ Капана-Мейера, как исходно низкий уровень и исходно высокий уровень, что бы получить различия при оценке прогнозируемой выживаемости. Руководитель настаивает - сделай также!!! на доводы о том что отрицательный класс может быть не отрицательным мне говорят так все делают, нам нужно определиться с пороговыми значениями. Подскажите, как лучше выйти из ситуации? Еще данные статьи изобилуют графиками с рок кривыми, а для пороговых величин указывают значения чувствительности и специфичности... Зачем... Не пойму чего то, может в этом есть смысл...
Я еще подумала, что это возможно как то обьяснить тем, что в рамках сравнения двух предсказывающих переменных, какая из них точнее п (ну вроде выборка одна, и если страдает чувствительность, так она (возможно)))) везде страдает одинаково. В общем, что вы думаете?

[Игорь]

проводят РОК-анализ с целью оптимально разбинарить на два класса предсказующую переменную

ROC-анализ не является методом классификации.

Так вот, исследователи бинарят нашу предсказывающую переменную и вводят ее в анализ Капана-Мейера

Оценки Каплана-Мейера не содержат предсказывающих переменных.

Я бы посмотрел модель пропорциональных рисков Кокса с соответствующей регрессией. Эта тема максимально подробно проработана в руководстве и ПО, доступных для скачивания. Для ссылок есть много хороших монографий, в том числе на русском и переводных. Всей теории-то на несколько страниц, даже на одну лекцию мало. Изучение методов по узкоспециальным статьям... если уже есть владение методикой - они могут быть полезны.

Сообщение отредактировал Игорь - 16.07.2023 - 09:40