Качество жизни и выживаемость, зависимость выживаемости от качества жизни Опции

[мария2009]

Здравствуйте! Вопрос состоит в следующем: проводилось исследование качества жизни по шкале FACT-C у больных до операции, через 3 и 6 месяцев после нее. Так же имеются данные для определения 3-летней выживаемости: время жизни, количество умерших и выбывших по различным причинам. Как оценить зависимость качества жизни в указанные сроки и выживаемости? Я работаю в Stat6. Предположительно это модель пропорциональных интенсивностей Кокса? Распределение времени выживаемости определить у меня не получилось. Если да, то для каждого срока в которое определялось качество жизни необходимо строить отдельную модель? А так же как определить h0(t), в результатах анализа я ее не нашла. Спасибо за помощь.

[Green]

Мария 2009
У вас в модели есть несколько событий. Операция и события, связанные с выживаемостью ( как я понимаю, после операции). замеры КЖ идут во времени.
Для начала посмотрите выживаемость для различных групп по КЖ, замеренному ДО операции.Это comparing survival in multiple groups.

Потом попробуйте посмотреть выживаемость ( только время до события берите от точки 3 мес) - для различных групп КЖ, замеренного спустя три месяца. Это еще раз comparing survival in multiple groups с другими данными.

Аналогично - для КЖ в 6 месяцев.

Предполагаемая интерпретация результатов. В Группе с Высоким КЖ до операции наблюдалась выживаемость (z%+-n%) ....
Да, и о какой выживаемости речь? Общая, бессобытийная, безрецидивная...
======
Пихать в модель Кокса повторяющиеся измерения не надо
И вообще, имхо, Кокса не надо тут трогать:
Причина 1.

log[h{(t), (z...)}/h0(t)] = b1*z1 + ... + bm*zm

Хотите запихать измерения на порядковой шкале в уравнение линейной регресии?

Functional Assessment of Cancer Therapy =FACT ? Имхо, балльная шкала. Т.е. порядковая. Напишите другие баллы, получите другие результаты.

Причина 2.
Кокс всего-то строит линейную регрессию. Далее она сравнивается с нулевым вариантом, когда коэффициенты при переменных =0. Если есть разница в моделях, то полагают, что незвасимая переменная влияет на выживаемость.

Переводим на язык вашей задачи. Уровень качества жизни (независимая переменная) влияет на выживаемость... ммм?
======
Есть вариант, конечно, анализа сопряженности признаков. Получится типа, кто себя плохо чувствовал, тот и умер Но это уже не survival.