Iarna trecută, am învățat cursul avansat de analiză a datelor de supraviețuire a programelor de epidemiologie Universității Lavale (EPM-8007 – concepte avansate de modelare statistică II). Majoritatea conceptelor asociate cu analiza acestui tip de date mi-au fost deja familiarizați, dar trebuie să recunosc că trebuie să mă adunosc cunoștințele despre anumite noțiuni pentru a le putea învăța bine. Una dintre aceste noțiuni este analiza riscurilor competitive sau a riscurilor concurente. Prin acest text scurt, vă spun ceea ce am învățat despre subiect.

În primul rând, ce este un risc competitiv? În analiza de supraviețuire, conceptul de riscuri competitive este definit ca situația în care apare un alt eveniment și se opune apariției evenimentului studiat sau practic modifică probabilitatea apariției evenimentului de interes. De exemplu, dacă suntem interesați de apariția unui eveniment cardiovascular, atunci moartea printr-o cauză non-cardiovasculară ar fi un risc competitiv pentru evenimentul de interes.

Există mai multe abordări de analiză. Timpurile a evenimentului de interes în prezența riscurilor competitive, cele două principale sunt:

– Utilizați un model de COX obișnuit și luați în considerare momentele de apariție a evenimentului de interes ca cenzurat în momentul respectiv a apariției unui risc competitiv;

– Utilizați abordarea fină și gri (Fine JP și Gray RJ, 1999).

Modelul COX cu cenzori din partea dreptului riscurilor competitive

conceptual, prima abordare este foarte simplă. Este pur și simplu de făcut ca și cum indivizii pentru care au avut loc un risc competitiv au fost încă în pericol de eveniment de interes. Timpul înainte de apariția evenimentului de interes este considerat cenzurat direct la momentul apariției unui risc competitiv, deoarece nu știm ce ar fi fost momentul exact al apariției evenimentului evenimentului. Interes. Se știe că de această dată este mai mare decât cea înainte de apariția unui risc competitiv.

Contrar a ceea ce este uneori transmis, acest mod de a face lucrurile nu este neapărat incorect. În special, valorile exponențiale ale parametrilor unui astfel de model de COX pot fi interpretate ca „rate de pericol specifice cauzei”, pe care le-aș traduce în limba franceză ca rapoarte de rată instantanee specifice evenimentului de interes, fără ipoteza suplimentară (Bakoyannis G. și Touloumi G., 2012). Această cantitate reprezintă rata ratei evenimentului de interes pentru un moment infinit de scurt, printre subiecții care nu au nici un caz de interes, nici riscul competitiv (Austin, P. C și colab., 2016). Una dintre principalele limite ale acestei abordări este că nu permite o legătură directă cu incidența evenimentului de interes (Austin P. C. și Fine J. P., 2017). Într-adevăr, poate apărea, de exemplu, în cazul în care un covariat nu este asociat cu rata instantanee a evenimentului de interes, în timp ce este asociată cu o reducere a incidenței sale (Austin, P. C și colab., 2016). O astfel de situație ar putea apărea deoarece covariabilă ar fi asociată cu o creștere a apariției unui risc competitiv, care ar contribui indirect, la reducerea apariției evenimentului de interes (Austin, P. C și colab., 2016). O a doua limită pentru utilizarea modelului COX cu cenzori din partea dreaptă a riscurilor competitive este că această abordare nu estimează în mod adecvat curbele cumulative de incidență (Bakoyannis G. și Touloumi G, 2012).

șablon fin și gri

Abordarea fină și gri ocolește aceste limite, concentrându-se asupra unei rate de eveniment direct legate de incidența evenimentului de interes. Conceptual, această abordare vizează calcularea ratei dobânzii de interes pentru o clipă infinit de scurtă între persoanele care nu au avut evenimentul de interes, precum și cei care au avut riscul competitiv și au fost urmăriți dacă nu aveau interesul de interes. Cu alte cuvinte, persoanele care au avut un risc competitiv sunt luate în considerare dacă ar fi încă probabil ca evenimentul de interes pentru o anumită perioadă de timp, corespunzând timpului de urmărire pe care ar fi rămas în absența evenimentului. Cu toate acestea, știm că astfel de oameni nu sunt cu adevărat expuși riscului evenimentului de interes și, prin urmare, nu are loc niciun eveniment în acestea. Rezultă o interpretare a parametrilor modelului care poate fi percepută ca neintuitivă (Austin, PC și Fine, JP, 2017).

În ciuda acestui dezavantaj, modelul de amendă și gri are avantajul de a face o legătură directă cu incidența evenimentului de interes.În cazul în care un covariat este asociat pozitiv cu rata estimată de modelul fin și gri, acesta poate fi dedus că acest covariabil este, de asemenea, asociat pozitiv cu incidența, deși nu este posibil să se determine direct amplitudinea celei din urmă asociație. (Austin, P. C și colab., 2016, Austin, PC și Fine, JP, 2017). În plus, modelul fin și gri face posibilă estimarea corectă a funcției cumulative de incidență.

Deci, ce abordare a alege să analizeze datele de supraviețuire în prezența riscurilor competitive? Răspunsul la această întrebare nu este simplu. Austin și colab. (2016) furnizează următoarele recomandări:

  • Dacă obiectivul analizei este de a estima efectul unei expuneri sau covariate asupra apariției evenimentului de interes, modelul COX cu cenzori din dreapta de riscuri competitive este preferată datorită interpretării mai intuitive a parametrilor modelului.
  • Dacă obiectivul analizei este de a estima o incidență cumulativă de funcție, o incidență sau elaborarea unui predictivă (prognostic ) Model, apoi modelul fin și gri este preferabil.

În anumite circumstanțe, pot fi luate în considerare și pentru a furniza informații suplimentare. Această recomandare este cea a lui Latkeche et al. (2013) care subliniază faptul că o înțelegere completă a dinamicii evenimentelor necesită utilizarea simultană a ambelor modele.

ca o concluzie, este important să rețineți că, deși cele două abordări. Prezentate aici sunt printre cele mai multe Popular, ei nu sunt singurii care sunt utilizați. Unele abordări ad-hoc nevalide sunt adesea întâlnite, de exemplu, exclude de la analiza persoanelor care au avut un risc competitiv (Brock et al., 2011). Modelele multi-state reprezintă o alternativă relevantă, deși mai complexe, pentru a obține o viziune generală asupra dinamicii diferitelor tipuri de evenimente. O revizuire a acestui tip de model este efectuată de Putter și colab. (2007).

Denis Talbot

Referințe:

  1. Austin, P. C. și Fine, J. (2017). Recomandări practice pentru raportarea analizei modelului gri pentru datele de risc concurente. Statistici în medicină, 36 (27), 4391-4400.
  1. Austin, P. C., Lee, D. S. și Fine, J. P. (2016). Introducere în analiza datelor de supraviețuire în prezența riscurilor concurente. Circulația, 133 (6), 601-609.
  1. Bakoyannis, G. și Touloumi, G. (2012). Metode practice de concurență Date despre riscuri: o revizuire. Metode statistice în cercetarea medicală, 21 (3), 257-272
  1. Brock, G. N., Barnes, C., Ramirez, J. A. și Myers, J. (2011). Cum să gestionați mortalitatea atunci când investigați durata șederii spitalului și timpul de stabilitate clinică. BMC Medical

Metodologie de cercetare, 11 (1), 144.

  1. Fine, J. și Gri, R. J. (1999). Un model de pericole proporțional pentru subdistribuirea unui risc concurențial. Jurnalul Asociației Statistice Americane, 94 (446), 496-509.
  1. Latouche, A., Alignol, A., Beyersmann, J., Labopin, M. și Bine, JP (2013). O analiză de competiție ar trebui să raporteze rezultate cu privire la toate pericolele specifice și cumulative

funcții de impact. Jurnalul de epidemiologie clinică, 66 (6), 648-653.

  1. putter, H., Fiocco, M. și Geskus, R. (2007). Tutorial în biostatistică: Riscuri concurente și modele multi-statare. Statistici în medicină, 26 (11), 2389-2430.

Noi vorbim uneori despre un risc semi-competitiv atunci când apariția unuia dintre evenimente împiedică cealaltă, dar că această relație nu este reciproc. De exemplu, apariția unui eveniment cardiovascular nu avertizează apariția morții. Prin urmare, se poate spune că este în prezența unor riscuri semi-competitive. Această terminologie, totuși, mi se pare foarte frecvent utilizată.

(reveniți la tabelul de conținut)

Share

Leave a comment

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *