Compare duas curvas de sobrevivência para dados emparelhados

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Quero comparar dois métodos diferentes para detectar alterações de status em uma análise de sobrevivência. Um grupo de sujeitos está sendo seguido por um período mais longo (muitos anos) e dois métodos de exame foram utilizados para examinar se ocorreu uma alteração de status; um método foi usado para examinar cada sujeito duas vezes por ano e o segundo método foi usado para examinar cada sujeito uma vez por ano. A questão é se esses dois métodos diferem sistematicamente em sua capacidade de detectar uma alteração de status.

O teste em que cheguei a pensar é um teste de log rank para verificar se as curvas de Kaplan-Meier dos dois métodos diferem. Eu me pergunto se é um problema que as curvas de sobrevivência sejam “pareadas” (ou seja, os dois métodos são usados ​​nos mesmos assuntos) ao executar o teste de log-rank. É uma violação da suposição no teste de log-rank, ou talvez seja apenas um teste ineficiente, pois não explica que as duas curvas estão relacionadas? Alguém tem uma sugestão para uma análise alternativa que explique a dependência nas observações?

Talvez isso não seja um problema, talvez eu esteja pensando demais.

Bem, não sei o horário real da mudança de status, apenas os momentos em que os métodos detectaram uma alteração de status. Um pensamento que eu tinha era definir o tempo de sobrevivência no ponto médio do intervalo de tempo entre o último exame quando a mudança de status não havia sido detectada e o exame quando a mudança de status havia sido detectada. Isso poderia compensar a desvantagem do método usado para examinar os sujeitos apenas uma vez por ano, em contraste com o método usado duas vezes por ano. E então construa as curvas de sobrevivência a partir desses dados.

survival paired-data Pelle
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De possível interesse: Um procedimento sem distribuição para comparar curvas características operacionais do receptor de um experimento emparelhado . Neste artigo, os autores apresentam um método para comparar duas técnicas para o diagnóstico de melanoma. O problema que vejo no seu contexto é que você tem trigêmeos(xEu,yEu1,yEu2)e, portanto, não está claro o que é uma comparação justa entre os métodos. Eu acho que você precisa fornecer informações sobre como está construindo as curvas de sobrevivência.
De fato, a diferença da curva de Kaplan-Meier assume independência, e isso não é apropriado. Pode-se observar a significância das diferenças de proporções ou construir um teste correlato do mesmo tipo.
Carl
Dica
Carl

Respostas:

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Se você quiser comparar o desempenho do modelo dos dois modelos de sobrevivência, o cálculo das estatísticas C (C de Harrell, ROC de sobrevivência ...) pode ser uma abordagem mais razoável. Calcule as estatísticas C dos dois modelos de sobrevivência e compare-as (pode-se obter o valor p).

https://rpubs.com/kaz_yos/survival-auc

O link mostra várias ferramentas para as estatísticas C para o modelo de sobrevivência.

JKim
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