多状态马尔可夫链、生存分析心脏同种异体移植血管病变(CAV)数据可视化|附数据代码
临床研究和医疗经济学研究中客户经常关注于评估患者在疾病从一种状态发展到另一种状态时的生存预后。
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理解世界,我们可以从相关性的角度去描述,统计,机器学习,很多问题都是从相关的角度去描述的。
在比较性的纵向临床研究中,主要终点往往是发生特定临床事件的时间,如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。
人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
本教程介绍了生存分析,以及如何在R中进行生存分析
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
本文展示了R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标 的例子。
根据生存曲线的估计,可以推断出相比组之间存活时间的差异,因此生存曲线非常有用,几乎可以在每个生存分析中看到。
生存分析对应于一组统计方法,用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。
本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。
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