Survival analysis: Cox proportional hazards model.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The Cox proportional hazards model is a multivariate method used in survival analysis. Undoubtedly, many factors influence survival rates. Some of them are well documented; some are suspected but difficult to measure, such as 'clinical management' while others are unsuspected and unmeasured, and cannot be controlled except by randomization in prospective studies.' However, in analysing epidemiological data, the investigator often wishes to adjust for the effect of some variables (confounders; which are associated with the study variable or exposure and the outcome) so that the effect of other variables can be defined more clearly.' That is, multivariate analysis takes account of correlations between variables when estimating the effect of the study variable with survival period. Univariate analysis cannot allow for these correlations and, as a result, may fail to identify some factors that affect survival while falsely identifying others. For example, in a univariate analysis, a long duration of pretransplant dialysis may have an apparent beneficial effect on kidney graft survival. However, this may be entirely due to the correlation between the duration of pretransplant dialysis and the number of pretransplant transfusions. A multivariate analysis including both variables simultaneously would help distinguish the benefits of each factor.' There are two main reasons for modelling survival data. One objective is to determine which combination of potential explanatory variables affect the form of the hazard function. Another reason for modelling the hazard function is to obtain an estimate of the hazard function itself for an individual. We discuss here the concept, assumptions, analysis and interpretation of multivariate survival analysis using the Cox proportional hazards model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».