Kuinka tulkita tuotos konkordanssiindeksin (c-indeksi) laskemiseksi?

Olen lähettänyt ”samanlaisen” kysymyksen toiseen säikeeseen . Mutta mielestäni kysymys ei ole riittävän tarkka / konkreettinen saadakseni odotetun vastauksen.

Tiedän, että selviytymisanalyysissä konkordanssiindeksiä (c-indeksi) voidaan käyttää mittaamaan kuinka hyvin sijoitus luettelo on koehenkilöiden elossaoloaika (FE Harrell, 1996, osa 5.5). Toisin sanoen, jos kohteet, joilla on korkeampi eloonjäämisaika, saavat korkeammat pisteet mallista, mallin c-indeksi on suuri.

Kysymykseni on: voidaanko pisteet tulkita kohteen riskiksi? Toisin sanoen, vastaavatko kohteet, joilla on pienemmät pisteet (mikä tarkoittaa lyhyempiä eloonjäämisaikoja) suurempaa epäonnistumisriskiä?

Kommentit

  • Se ei todellakaan ole sama kuin riski, jonka laskisit suhteellisen riskin kahden eloonjäämiskäyrän välillä. Mutta näyttää siltä, että vastaavuus mittaa kuinka yksi sijoitus korreloi selviytymiseen perustuvan sijoituksen kanssa. Joten jos yhdenmukaisuusindeksi on korkea tietylle sijoitukselle, sijoitus on hyvä erottamaan korkean riskin kohteet pienestä riskistä sijoituksen perusteella.
  • @MichaelChernick kiitos vielä kerran. Mitä tarkoitat tarkasti viimeisessä virkkeessäsi " korkean riskin " aiheilla? Epäonnistumisen riski lopulta? tai epäonnistumisen riski milloin tahansa? Oletetaan esimerkiksi, että aihe A sijoittuu korkeammalle kuin kohde B, tiedämme sitten, että A: n arvioitu eloonjäämisaika on lyhyempi kuin B, tarkoittaako se myös sitä, että A: n epäonnistumisriski on suurempi kuin B milloin tahansa tietyllä hetkellä T ?

vastaus

Vastaavuusindeksi on ”globaali” indeksi ennakoivan selviytymismallin kyky. Se on parisi murto-osa tiedoissa, jossa havainnolla, jolla on suurempi eloonjäämisaika, on mallisi ennustama suurempi selviytymisen todennäköisyys. Sikäli kuin muistan, se vastaa arvokorrelaatiota.

Indeksiä ei lasketa jokaiselle havainnolle / kohteelle. Joten c-indeksiä ei voida tulkita kohteen riskiksi. Suuret arvot tarkoittavat, että mallisi ennustaa suuremmat selviytymistodennäköisyydet korkeammilla havaituilla eloonjäämisajoilla.

Jos olet kiinnostunut kohteen riskistä ajanjaksolla t, mielestäni sinun on arvioitava selviytymis- ja vaaratoiminto tietylle regressoriryhmälle. Tärkein referenssini aiheesta on Harrell (2001): Rgression Modeling Strategies, Springer

Kommentit

  • Sillä on myös jonkinlainen suhde (vastaavuus?) AUROC luokitusta varten. Katso biostat.ucsf.edu/vgsm osio 10.1.2.

vastaus

Määritelmän mukaan suuri riski tarkoittaa, että selviytymisajat ovat todennäköisesti lyhyet.

Kommentit

  • OK, lopuksi me tule tänne! Mutta onko mielestäsi järkevää ajatella, että kohteet, joilla on lyhyempi selviytymisaika, epäonnistuvat todennäköisemmin tiettynä ajankohtana T ?
  • Voisitko kirjoittaa sen laskelmaksi käyttämällä Bayesia ' -sääntö.

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *