Cox比例ハザードモデルをわかりやすく解説!生存時間解析での多変量解析!

この記事では「Cox比例ハザードモデルをわかりやすく解説!生存時間解析での多変量解析!」ということでお伝えします。

 

  • Cox比例ハザードモデルは生存時間解析における多変量解析
  • 比例ハザード性が重要
  • Cox比例ハザードモデルの結果はハザード比
  • 論文でもハザード比とその95%信頼区間の推定のために使われる

 

といったことが理解できるようになりますので、ぜひ一緒に学んでいきましょう!

 

>>もう統計で悩むのは終わりにしませんか? 

↑期間・数量限定で無料プレゼント中!

目次

Cox比例ハザードモデルとは?共変量を考慮できる解析をわかりやすく解説

Cox比例ハザードモデルとは、生存時間解析で使われるモデル解析です。

生存時間解析とは、「あるイベントが発生するまでの時間」をアウトカムにした時に使われる解析のこと。

三種の神器、とまでは言わないですが、生存時間解析ではこの3つは必ず理解すべき内容です。

 

  1. ログランク検定
  2. カプランマイヤー曲線
  3. Cox比例ハザードモデル(Cox回帰)

 

ログランク検定とカプランマイヤー曲線はこちらの記事をご参照ください。

>>ログランク検定と一般化ウィルコクソン検定との違いは?

>>カプランマイヤー曲線について理解する!

 

Cox比例ハザードモデルはモデル解析なので、共変量を考慮できる多変量解析です。

そのため、「Cox比例ハザードモデル=生存時間解析での多変量解析」とイメージしていただければOK。

ではちなみに、生存時間解析じゃない時のモデル解析は?と言われたらすぐに出てきますか?

なので、ぜひ整理しておきましょう!

 

Cox比例ハザードモデルでは比例ハザード性が重要

Cox比例ハザードモデルを使う際に重要な知識としては、「比例ハザード性」があります。

そもそもハザードというのは、「単位時間あたりのイベント発生率」のこと。

そのハザードを群間比較しようとすると、ハザード比を使います

そして比例ハザード性というのは、「2群間のハザード比が時間に限らず常に一定であること」を指します

 

以下の場合のカプランマイヤー曲線は比例ハザード性が成立しています。

「薬を使った群が使っていない群よりも常に生存率が1.5倍だった」

反対に、以下の場合は比例ハザード性が成立していません。

「薬を使った群と使っていない群で、最初は生存率に差がなかったが、12ヶ月後以降は差がみられるようになった」

この場合、最初はハザード比が1倍でしたが、12ヶ月以降あたりからハザード比がかなり大きくなっています。

この場合ハザード比は時間によらず一定ではないので、比例ハザード性は成立しないのです。

 

Cox比例ハザードモデルの結果はハザード比を見る

Cox比例ハザードモデルは、生存時間解析でのモデル解析(多変量解析)であることがわかりました。

そして、Cox比例ハザードモデルを使う際には「比例ハザード性」が重要だということも理解できましたね。

その上で次に、Cox比例ハザードモデルを用いた解析の結果の見方を学んでいきましょう。

 

早速ですが、EZRでCox比例ハザードモデルを実施した場合、下記のような結果が出てきます。

の3つが出力されていることがわかりますね。

つまり、Cox比例ハザードモデルを実施した場合、メインとなる結果はハザード比である、ということです。

ハザード比の結果の見方は、リスク比やオッズ比との結果の見方と同じです。

比なので、分子と分母が同じ値であれば1になります。

つまり、ハザード比が1であれば群間差がない、1から遠ければ群間差あり、というような見方ですね。

 

>>もう統計で悩むのは終わりにしませんか? 

↑1万人以上の医療従事者が購読中

Cox比例ハザードモデルが多変量解析として論文で使われている例

では最後に、論文でCox比例ハザードモデルが使われている例をみていきましょう。

生存時間解析では、「ログランク検定」「カプランマイヤー曲線」「Cox比例ハザードモデル」の3つは必ず理解しておく必要がある通り、生存時間解析の論文ではCox比例ハザードモデルは大抵使っています。

例えば、こちらの論文。

Methodを見ると以下のような記載があります。

「ハザード比と95%信頼区間を推定するためにCox比例ハザードモデルを使った」とあるので、まさに今までみてきたことですね。

そして結果の表としては、以下の通りになっています。

  • ハザード比
  • ハザード比の95%信頼区間
  • P値

と、EZRでCox比例ハザードモデルを実施した場合と同じ結果が論文に記載されています。

Cox比例ハザードモデルを使った論文では、これぐらいの結果を記載すればOKということですね。

 

まとめ

いかがでしたか?

この記事では「Cox比例ハザードモデルをわかりやすく解説!生存時間解析での多変量解析!」ということでお伝えしました。

 

  • Cox比例ハザードモデルは生存時間解析における多変量解析
  • 比例ハザード性が重要
  • Cox比例ハザードモデルの結果はハザード比
  • 論文でもハザード比とその95%信頼区間の推定のために使われる

 

といったことが理解できたのなら幸いです!

Cox比例ハザードモデルの特殊バージョンに、時間依存性の共変量を考慮したCox比例ハザードモデルもありますので、必要でしたらこちらのページもご覧ください

 

こちらの内容は動画でもお伝えしておりますので、併せてご確認くださいませ。

 

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

リサーチクエスチョン探し?データ分析?論文投稿?、、、で、もう悩まない!

第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

以下のボタンをクリックして、画面に出てくる指示に従って、必要事項を記入してください。

コメント

コメント一覧 (2件)

コメントする

目次