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丁香客

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  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:两个因素具有强相关性,能否同时进入COX多因素模型?

    CristinaHT29 hexm26 CristinaHT29     hexm26     建议你3个模型都要,单独A,单独B,A和B。 A和B之间的相关性是正的还是负的?如果是负的,在A和B的联合模型里还要...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:DCR及ORR怎么用卡方检验

    春姐姐 hexm26 你又不需要把两者加起来做卡方,不明白你琢磨的是啥问题呀? 需要比较两组的ORR.DCR有无统计学差异 现在你有A和B两组,则ORR和DCR是分别两组分开计算。 A组ORR的分母是全部人数,假设10个CR,20个PR,30个SD,20个PD,5...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:RCT研究初始,错误判断对照组结局发生率,有何影响?

    为万世开太平o 最近看一篇文章,里面比较“歇充气加压+普通肝素或低分子肝素药物抗凝(试验组)”与“单纯肝素或低分子肝素药物抗凝(对照组)”在下肢近端深静脉血栓发生率的区别,试验开始时估计对照组近端深静脉血栓发生率为7%,两组差值估计为3%,但最后结果试验组、对照组的结局指标发生率...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:logistic回归,上下限打问题

    kxs0128 你好,按照您上述的方法我又重新算了一遍,600例大概有30多例>0.1的,我仔细检查了一下值都是在合理想象范围内的,所以做了除去这30多个样本的剩余样本的logistic,得出的结果没有统计学意义,而且CI和OR值仍然非常大,期待您进一步解答,谢谢数据不存在out...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:求助统计大神贴

    呵呵,swimming plot,也有人叫它swimmer plot,在Oncology Trials里面常见。不过你的这个太简单了,我最近常干这个,不过不是自己画,而是指导SAS Programmer去画。顾名思义,在这点上,SAS画swimming plot是非常强大的。据我...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:竞争风险模型

    123455ytt 计算移植相关死亡率,复发作为竞争事件,对于复发无死亡的病人,随访时间是到随访截止时间还是复发时间?对于先复发后死亡的病人,随访时间到死亡时间?这两类病人是否编号都为2(竞争事件)?小白请求各位大神指导得纠正你概念上的一个错误。复发和死亡不是一个竞争的关系。或许...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:竞争风险模型

    123455ytt 我好难啊你再仔细看看书,上面的定义应该和你首帖里面的定义是不一样的。就像楼上说的,你也可以把复发和死亡看出semi competing的关系,也就是个模型问题而已。关键是你如何处理数据,就像PFS和OS一样,即使触发了progression事件,也不意味着随访...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:秩和检验一个题目

    you翅膀的鱼 题目及解答如下我用spss这么做的:我做的结果如下:算出的卡方值是1.272,和题目答案给出的11.616不一样啊,各位老师哪里错了呢我不会用SPSS,但看上去你的变量用错了。根据H0,是比较4种疾病的4个白细胞等级的不同,所以检查变量列表应该是“白细胞等级”才对...
  • hexm26
    hexm26  的帖子被加了1分 14天前

    回复:同一人群,收集加入某因素作用前后两个时段的数据,是纵向数据吗?

    潇遥逍遥 收集某因素作用前的数据,再收集该因素开始作用直到现在的数据,两组数据分析某因素对于该人群某疾病状态的作用,应该把数据整体作为纵向数据来处理,还是说可以单纯做两个横截面数据的对比呢?“应该把数据整体作为纵向数据来处理,还是说可以单纯做两个横截面数据的对比呢?”这是个典型的...
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 同一人群,收集加入某因素作用前后两个时段的数据,是纵向数据吗? 22天前
    “应该把数据整体作为纵向数据来处理,还是说可以单纯做两个横截面数据的对比呢?”这是个典型的“longitudinal data vs cross-sectional data”的问题。你的这两组数据是不同时间点,但“同一人群”,正如6楼说的,数据间并不符合独立性,所以用cross-sectional data analysis是不合适的。longitudinal data的思路是正确的;不过,广义混合模型或者线性混合模型又有些过了,因为你就两个时间点,用模型来做简直有点大炮轰蚊子的感觉。4楼的建议更为妥当,那就是考虑配对的方法。配对分析可以说是一种最“原始”的longituidinal data analysis,但两者并不能划等号。你可以翻阅配对T检验等办法,一般的非统计专业的本科教材都会
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 同一人群,收集加入某因素作用前后两个时段的数据,是纵向数据吗? 22天前
    这本书是哈佛卫生学院的生统或流病专业的研究生教材,不是什么基础入门的书籍,对楼主而言太困难了,不建议阅读。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 竞争风险模型 23天前
    死亡=移植相关死亡(非复发相关死亡)+复发相关死亡。这个理解基本正确。具体竞争风险模型要怎么做,简单的说就和平常的模型一样做,但具体到实际问题还得具体分析,很难一句两句话说得清楚的。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 秩和检验一个题目 23天前
    我不会用SPSS,但看上去你的变量用错了。根据H0,是比较4种疾病的4个白细胞等级的不同,所以检查变量列表应该是“白细胞等级”才对;而你选择了“嗜酸性粒细胞数目”,它应该只是“白细胞等级”这个变量的权数而已。SPSS感觉真怪,什么是“旧对话框”呀,完全语义不通呀。。。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 竞争风险模型 28天前
    你再仔细看看书,上面的定义应该和你首帖里面的定义是不一样的。就像楼上说的,你也可以把复发和死亡看出semi competing的关系,也就是个模型问题而已。关键是你如何处理数据,就像PFS和OS一样,即使触发了progression事件,也不意味着随访结束,只要有可能,还是继续随访到死亡为止。有了完整的数据,怎么分析还不是得心应手的事了。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 竞争风险模型 29天前
    得纠正你概念上的一个错误。复发和死亡不是一个竞争的关系。或许你在分析的时候把它们都定义为事件,但复发之后还可以观察到死亡,而死亡之后是观察不到复发的。像你这样把复发和死亡都定义成事件可以看成是Overall Survival的一个Surrogate endpoint,也就是一个替代模型,而非竞争模型。那什么是竞争模型呢?肺癌死亡和肝癌死亡就是竞争事件,任何一个事件发生就不可能观察到另一个事件的发生了。明白了定义,你的问题就好解决了。既然目的是计算死亡率,那么随访就应该一直随访到死亡时间,复发只是随访过程中的一个事件点而已,理论上还有multiple events的可能,但death event是唯一的。出现随访截止就意味着截尾。有了数据,如何分析就看你的分析目的了。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 RCT研究初始,错误判断对照组结局发生率,有何影响? 29天前
    看Table 3,那个最主要的那个结果:Incident proximal lower-limb deep-vein thrombosis 的 Relative Risk是0.93,它的95%是0.60-1.44,也就是说下限有40%的benefit (1-0.6)X 100,而上限则是44%的 harm (1.44-1) X 100。也就是说,benefit和harm都有可能,所以实验组有效性无统计学上的显著性。呵呵,有豁然开朗的感觉么?
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 求助统计大神贴 29天前
    呵呵,swimming plot,也有人叫它swimmer plot,在Oncology Trials里面常见。不过你的这个太简单了,我最近常干这个,不过不是自己画,而是指导SAS Programmer去画。顾名思义,在这点上,SAS画swimming plot是非常强大的。据我所知,也有人用R,甚至是Excel来画。图么,只要能表意就行,至于美观问题,还是靠专业的程序员来解决。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 logistic回归,上下限打问题 29天前
    现在我完全明白你的数据,Red blood cell distribution width (RDW)其实是个标准化的数据,基本范围是11.5-14.5%;Platelet的基本范围是150–450 × 10^9 per liter。那么假设你的这个比值的单位是(%/10^9 per liter),那么一个标准化的数值就是13/300=0.043,这就是你的数据为什么这么集中在0.0412-0.0648。现在你只需将Platelet的单位降3个阶,OR就自然好看了。
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 logistic回归,上下限打问题 29天前
    数据不存在outlier是非常好的情况,至少可以排除部分sensitivity analysis。正如你采取网友的建议,比值乘1000以后OR得以改善,其实也可以通过增大红细胞分布宽度单位1000或减小血小板单位1000,或者两者同步调整获得。连续变量的OR值其实很好解释,就是每单位变化的比值变化。用肺癌的年龄试验做例子,如果是以1年为单位,OR=1.015,也就是每增加1岁,肺癌的风险比值增长为1.5%;但这个数值太缺乏直观性,于是用10年为单位,OR=1.015^10=1.16,也就是每增加10岁,肺癌的风险比值增长为16%。回到你的例子,同样还是红细胞分布宽度和血小板的比值,但由于单位的变化,OR的数值也发生了变化,但解释和原理仍然是保持不变的。另外一个考虑,如果你的logistic回
  • hexm26
    hexm26  回复了帖子 logistic回归,上下限打问题 30天前

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