Reisensburg 1996: Abstract Aydemir/Ademir
Statistical Computing '96 - Schloß Reisensburg

Analyse der Überlebenszeit unter Berücksichtigung der zeitlichen Struktur der Kovariablen

Sibel Aydemir, Ülker Aydemir

Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie u. Epidemiologie (IBE),
Münchner Forschungsverbund Public Health-Öffentliche Gesundheit (MFV),
Sonderforschungsbereich 386 "Statistische Analyse diskreter Strukturen", München

In dem vorliegenden Beitrag werden verschiedene Verfahren zur Analyse der Überlebenszeit unter Berücksichtigung der Zeitveränderlichkeit der Kovariablen diskutiert.

Unter zeitveränderlichen Kovariablen werden dabei ein- oder mehrmalige Zustandsänderungen während des Beobachtungszeitraumes (z.B. Transplantation, Therapiewechsel), beziehungsweise Messungen von Kovariablen im zeitlichen Verlauf (z.B. von klinischen Symptomen, Auftreten von Nebenwirkungen, Laborwerten) verstanden.

Neben dem bekannten time-dependent Cox-Regressionsmodell werden in diesem Kontext ein gepoolter Ansatz unter Verwendung der Cox proportional-hazards-Regression und das lineare nichtparametrische Regressionsmodell von Aalen, erweitert auf die Situation zeitveränderlicher Kovariablen, vorgestellt.

Während die Schätzung der Effekte der Kovariablen in beiden Cox-Modellen konstant über den gesamten Beobachtungszeitraum erfolgt, ermöglicht der lineare Ansatz eine dynamische Modellierung der Kovariableneffekte.

Die vorgestellten Verfahren werden an den Daten der Stanford Heart Transplantation Study illustriert.

Literatur:

  1. Aalen, O.O. (1989). A linear regression model for the analysis of life times. Statistics in Medicine, 8: 907-925.
  2. Aalen, O.O. (1993). Further results on the non-parametric linear regression model in survival analysis. Statistics in Medicine, 12: 1569-1588.
  3. Altman, D.G., DeStavola, B. (1994). Practical problems in fitting a proportional hazards model to data with updated measurements of the covariates. Statistics in Medicine, 13: 301-341.
  4. Hughes, M.D., Raskino, C.L., Pocock, S.J. et al. (1992). Prediction of short-term survival with an application in primary biliary cirrhosis. Statistics in Medicine, 11: 1731-1745.
  5. Verweij, P.J.M., van Houwelingen, H.C. (1995). Time-dependent effects of fixed covariates in Cox regression. Biometrics, 51: 1550-1556.


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