Hur ska man tolka utdata för beräkning av konkordansindex (c-index)?

Jag har lagt upp en ”liknande” fråga i en annan tråd . Men jag tror att den frågan inte är specifik / konkret nog för att få det svar jag förväntade mig.

Jag vet att i överlevnadsanalys kan konkordansindex (c-index) användas för att mäta hur bra en ranking listan är överlevnadstider för försökspersoner (FE Harrell, 1996, avsnitt 5.5). Det vill säga om ämnen med högre överlevnadstider får högre poäng från modellen kommer modellens c-index att vara stort.

Min fråga är: kan poängen tolkas som ämnets risk? Med andra ord, motsvarar försökspersoner med mindre poäng (vilket indikerar kortare överlevnadstider) större risk för misslyckande?

Kommentarer

  • Det är verkligen inte samma som risken du skulle beräkna relativ risk mellan två överlevnadskurvor. Men det verkar uppenbart att överensstämmelsen mäter hur en ranking är korrelerad med ranking baserat på överlevnad. Så om överensstämmelsesindexet är högt för en viss rangordning så är rankningen bra för att skilja högrisikopersonerna från lågrisk baserat på rang.
  • @MichaelChernick tack igen. I din sista mening, vad menar du exakt med " ämnen med hög risk "? Risken för misslyckande så småningom? eller risken för misslyckande när som helst? Antag till exempel att ämne A rankas högre än ämne B, vi vet då att den beräknade överlevnadstiden för A är kortare än B, betyder det också att felrisken för A är större än B vid någon speciell tid T ?

Svar

Konkordansindex är ett ”globalt” index för att validera den prediktiva förmåga hos en överlevnadsmodell. Det är den bråkdel av paren i dina data, där observationen med högre överlevnadstid har högre sannolikhet för överlevnad förutsagd av din modell. Såvitt jag kommer ihåg det motsvarar det en rangkorrelation.

Indexet beräknas inte för varje observation / ämne. Så c-index kan inte tolkas som risken för ett ämne. Höga värden betyder att din modell förutsäger högre sannolikhet för överlevnad för högre observerade överlevnadstider.

Om du är intresserad av risken för ett ämne under en tidsperiod t, tror jag att du måste uppskatta överlevnads- och riskfunktionen för en viss uppsättning regressorer. Min huvudsakliga referens om detta ämne är Harrell (2001): Rgression Modeling Strategies, Springer

Kommentarer

  • Det har också en viss relation (likvärdighet?) Till AUROC för klassificering. Se biostat.ucsf.edu/vgsm avsnitt 10.1.2.

Svar

Hög risk innebär enligt din definition sannolikt korta överlevnadstider.

Kommentarer

  • OK, äntligen vi komma hit! Men tycker du att det är rimligt att tro att ämnen med kortare överlevnadstider är mer benägna att misslyckas vid en viss tidpunkt T ?
  • Du kan skriva det som en beräkning med Bayes ' regel.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *