TIME-DEPENDENT COVARIATES IN THE COX PROPORTIONAL-HAZARDS REGRESSION MODEL

协变量 比例危险模型 审查(临床试验) 统计 回归分析 计量经济学 事件(粒子物理) 生存分析 回归 数学 量子力学 物理
作者
Lloyd D. Fisher,D. Y. Lin
出处
期刊:Annual Review of Public Health [Annual Reviews]
卷期号:20 (1): 145-157 被引量:946
标识
DOI:10.1146/annurev.publhealth.20.1.145
摘要

▪ Abstract The Cox proportional-hazards regression model has achieved widespread use in the analysis of time-to-event data with censoring and covariates. The covariates may change their values over time. This article discusses the use of such time-dependent covariates, which offer additional opportunities but must be used with caution. The interrelationships between the outcome and variable over time can lead to bias unless the relationships are well understood. The form of a time-dependent covariate is much more complex than in Cox models with fixed (non–time-dependent) covariates. It involves constructing a function of time. Further, the model does not have some of the properties of the fixed-covariate model; it cannot usually be used to predict the survival (time-to-event) curve over time. The estimated probability of an event over time is not related to the hazard function in the usual fashion. An appendix summarizes the mathematics of time-dependent covariates.
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