Modele de kaplan meier

L`estimateur de Kaplan-Meier est une statistique, et plusieurs estimateurs sont utilisés pour rapprocher sa variance. L`un des estimateurs les plus courants est la formule de Greenwood: A priori, nous ne savons pas ce que sont (lambda) et (rho), mais nous utilisons les données en main pour estimer ces paramètres. Nous modélisons et estimons le taux de risque cumulatif au lieu de la fonction de survie (ce qui est différent de l`estimateur de Kaplan-Meier): Supposons que vous avez un cas où vous voulez effectuer une analyse de survie sur un ensemble d`individus avec une covariable à valeur binaire unique. Supposons que l`hypothèse de PH est satisfaite. Disons que l`objectif est d`analyser la différence entre les deux groupes (correspondant aux 2 valeurs de la covariable). Dans ce cas, quelle serait la différence entre l`utilisation de Kaplan-Meier et de Cox PH modèle? Aussi, intuitivement, pourquoi seraient-ils différents? Je sais que Cox prend en compte la valeur de la covariable, mais dans ce cas, étant donné qu`il est à valeur binaire, Kaplan-Meier serait également le faire dans un sens. Une parcelle de l`estimateur de Kaplan-Meier est une série de mesures horizontales en déclin qui, avec une taille d`échantillon assez importante, s`approche de la véritable fonction de survie de cette population. La valeur de la fonction de survie entre les observations échantillonnées distinctes successives («clics») est supposée être constante. L`estimateur de Kaplan-Meier est l`une des méthodes d`analyse de survie les plus fréquemment utilisées. L`estimation peut être utile pour examiner les taux de récupération, la probabilité de décès et l`efficacité du traitement. Il est limité dans sa capacité à estimer la survie ajustée pour les covariables; les modèles de survie paramétrique et le modèle de risques proportionnels de Cox peuvent être utiles pour estimer la survie ajustée au Covariate.

Ne doit pas être confondu avec la censure à gauche, qui est également pris en charge dans KaplanMeierFitter. Ici, nous montrons deux dérivations de l`estimateur de Kaplan-Meier. Les deux sont basés sur la réécriture de la fonction de survie en termes de ce qui est parfois appelé risque, ou taux de mortalité. Cependant, avant de faire cela, il vaut la peine d`envisager un estimateur naïf. La courbe de survie de Kaplan-Meier est définie comme la probabilité de survivre dans un laps de temps donné tout en considérant le temps dans de nombreux petits intervalles. [3] il existe trois hypothèses utilisées dans cette analyse. Premièrement, nous supposons qu`à tout moment les patients qui sont censurés ont les mêmes perspectives de survie que ceux qui continuent à être suivis. Deuxièmement, nous supposons que les probabilités de survie sont les mêmes pour les sujets recrutés tôt et tard dans l`étude. Troisièmement, nous supposons que l`événement se produit à l`heure spécifiée. Cela crée un problème dans certaines conditions lorsque l`événement sera détecté lors d`un examen régulier. Tout ce que nous savons, c`est que l`événement s`est produit entre deux examens.

La survie estimée peut être calculée plus précisément en effectuant un suivi des individus fréquemment à des intervalles de temps plus courts; aussi court que l`exactitude des permis d`enregistrement c.-à-d. pour un jour (maximum). L`estimation de Kaplan-Meier est également appelée «estimation de limite de produit». Il implique l`informatique des probabilités d`occurrence de l`événement à un certain moment. Nous multiplions ces probabilités successives par toutes les probabilités calculées antérieurement pour obtenir l`estimation finale. La probabilité de survie à un moment donné est calculée par la formule ci-dessous: parfois, nous avons des sujets qui font partie de l`étude plus tard, c.-à-d.