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确切寰宇大数据阐明系列CoxPH模子HR值相信区间太大如何办?

发布时间:2022-03-18 18:47:35 来源:环球体育登录 作者:环球体育登录平台

  这项对冠心病患者的回首性筹议中,通过视觉评估(MFVA)和血汗管磁共振心肌纤维化(GZF)质料评估了MFVA患者心肌纤维化的存正在与患者的心源性猝死(SCD)以及SCD或VAs(室颤或接连性室性心动过速)的复合心律变态尽头的相干。

  正在剖析中当参比组呈现0个事宜且片面似然收敛至有限值的时分,咱们对Cox回归模子运用Firth处罚片面似然技巧举行校正[1]。

  自负不年少伙伴也遭遇如许的题目,这个时分cox比例危害(CoxPH)模子HR值置信区间太大,或者单侧值无法推断,向例的最大似然法的统计软件包不行适宜地执掌这个题目。

  的确宇宙大数据剖析系列疏落数据logistic回归剖析—Firth处罚极大似然推断

  这日给大师先容采用Firth处罚的Cox回归最大似然偏倚删除技巧(Firths penalized maximum likelihood bias reduction method)用于贫乏似然(似然函数的非收敛)的处境下的处理计划。该技巧拟合弧线处罚似然置信区间,被表明优于Wald置信区间[2-4]。本推文联结实例以Georg Heinze等人开垦的R包“coxphf“来做简直先容。

  示例数据中group(12, Inf]组的人群总共3人(图1),且完全发存亡灭事宜(未死灭组0人),运转向例coxph会看到group变量的HR值及其95% CI为21.020(5.855,75.457),很显明置信区间局限很大。

  以下移用“coxphf”包采用Firth处罚的Cox回归最大似然偏倚删除技巧对系数和置信区间举行推断:

  从上面图2结果截图可见:采用firth推断的置信区间上限值更幼,置信区间局限也更窄。所以,少许极度处境下cox模子无法推断置信区间或者置信区间斗劲大,Firth处罚的Cox回归最大似然偏倚删除技巧是一个不错的抉择。