Calculateur de régression de Cox

Ici, vous pouvez calculer une régression de Cox directement en ligne. Pour calculer l'analyse de survie avec un modèle de risque proportionnel de Cox, copiez simplement vos données dans le tableau ci-dessus.

Pour le calculateur de régression de Cox, vous avez besoin d'au moins 3 variables, d'abord la variable avec le temps écoulé jusqu'à l'événement, une variable indiquant si l'événement s'est produit ou non (censuré) et ensuite les variables pour les prédicteurs. Lorsque toutes les variables sont sélectionnées, une analyse de régression de Cox est automatiquement calculée.

Les résultats de la régression de survie à risques proportionnels de Cox sont alors présentés comme suit:

Dans le dernier tableau, la première colonne contient les noms des variables. Le plus important dans ce tableau est le coefficient de régression estimé et la valeur p.

Avec la valeur p, vous pouvez voir si le coefficient de régression est significativement différent de zéro. L'hypothèse nulle est donc que le coefficient est nul dans la population. Disons, comme d'habitude, que nous fixons notre niveau de signification à 5 %, alors pour des valeurs p inférieures à 5 % ou 0,05, l'hypothèse nulle est rejetée et le coefficient est significativement différent de zéro.

Résultats de la régression de Cox

Le calculateur fournit :

• le test du modèle global, les coefficients, les erreurs standard, les statistiques z et les valeurs p,
• les hazard ratios avec leurs intervalles de confiance à 95 %,
• la catégorie de référence utilisée pour chaque prédicteur catégoriel,
• les courbes de survie prédites à la moyenne des covariables, et
• des tests formels des risques proportionnels ainsi que des graphiques des résidus de Schoenfeld standardisés.

Les temps d'événement ex aequo sont traités avec la méthode d'Efron. Pour un prédicteur catégoriel, le hazard ratio compare une catégorie à la catégorie de référence affichée. Pour un prédicteur métrique, il décrit la variation multiplicative du risque pour une augmentation d'une unité.

Diagnostic des risques proportionnels

L'hypothèse des risques proportionnels signifie que le hazard ratio d'un prédicteur reste constant au cours du temps. numiqo teste cette hypothèse pour chaque terme du modèle et pour le modèle dans son ensemble à l'aide des résidus de Schoenfeld standardisés. Une petite valeur p indique qu'un effet change au cours du temps. Une grande valeur p signifie qu'aucune violation n'a été détectée ; elle ne prouve pas que l'hypothèse est vérifiée.

Les graphiques des résidus complètent les tests. Une tendance systématique ou une courbure peut indiquer un effet variable dans le temps et doit être examinée avant d'interpréter un unique hazard ratio constant.

Calculateur du modèle des risques proportionnels de Cox

Avec le modèle de régression de survie à risques proportionnels de Cox, vous pouvez analyser les données relatives aux temps de survie. Vous devez fournir les temps de survie, le statut final (vivant ou mort) et une ou plusieurs variables indépendantes.

Régression de Cox ou régression de Fine-Gray ?

La régression de Cox convient lorsque le statut sélectionné distingue uniquement l'événement de la censure. Lorsqu'un autre événement peut empêcher la survenue de l'événement d'intérêt, utilisez le calculateur de risques concurrents. Celui-ci fournit l'incidence cumulée et les hazard ratios de sous-distribution de Fine-Gray au lieu de traiter l'événement concurrent comme une censure ordinaire.