Flexible parametric proportional‐hazards and proportional‐odds models for censored survival data, with application to prognostic modelling and estimation of treatment effects

协变量 比例危险模型 威布尔分布 统计 危害 生存分析 可能性 计量经济学 计算机科学 参数统计 参数化模型 加速失效时间模型 危险系数 逻辑回归 数学 置信区间 有机化学 化学
作者
Patrick Royston,Mahesh Parmar
出处
期刊:Statistics in Medicine [Wiley]
卷期号:21 (15): 2175-2197 被引量:1077
标识
DOI:10.1002/sim.1203
摘要

Modelling of censored survival data is almost always done by Cox proportional-hazards regression. However, use of parametric models for such data may have some advantages. For example, non-proportional hazards, a potential difficulty with Cox models, may sometimes be handled in a simple way, and visualization of the hazard function is much easier. Extensions of the Weibull and log-logistic models are proposed in which natural cubic splines are used to smooth the baseline log cumulative hazard and log cumulative odds of failure functions. Further extensions to allow non-proportional effects of some or all of the covariates are introduced. A hypothesis test of the appropriateness of the scale chosen for covariate effects (such as of treatment) is proposed. The new models are applied to two data sets in cancer. The results throw interesting light on the behaviour of both the hazard function and the hazard ratio over time. The tools described here may be a step towards providing greater insight into the natural history of the disease and into possible underlying causes of clinical events. We illustrate these aspects by using the two examples in cancer.
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