Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Inference on Competing Risks under Non-Proportional Hazards

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F19%3A00506832" target="_blank" >RIV/67985807:_____/19:00506832 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Inference on Competing Risks under Non-Proportional Hazards

  • Popis výsledku v původním jazyce

    IN: 40th Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics. Book of abstracts. Leuven: ISCB, 2019. s. 364-365. ISBN 978-94-6165-287-4. [Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics /40./. 14.07.2019-18.07.2019, Leuven]. ABSTRACT: We analyse data on Silesian patients after kidney transplantation under competing events scenario where time to death and time to graft rejection are considered as absorbing (terminal) events. Objectives: To use model diagnostics, incl. Schoenfeld residuals, in identifying violations of proportionality assumption under the framework of subdistribution and cause-specific hazards, respectively. Methods: We use Fine-Gray model for subdistribution hazards (cumulative incidence, CI) implemented in the ‘cmprsk’ package and ‘survival’ library. Under the cause-specific hazards (CSH) scenario we use the Cox PH model and Gray’s time-varying coefficients (TVC) model [JASA 1992] and available model diagnostics. Results: We show that violation of proportional subdistribution hazards assumption may be conveniently identified using residual diagnostics and properly accounted for by involving time interactions with the corresponding model predictors. We observed that non-proportional effects on cumulative incidence would not necessarily translate in those on cause-specific hazards. Rather, they appeared to have attenuated under cause-specific hazards scenario.

  • Název v anglickém jazyce

    Inference on Competing Risks under Non-Proportional Hazards

  • Popis výsledku anglicky

    IN: 40th Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics. Book of abstracts. Leuven: ISCB, 2019. s. 364-365. ISBN 978-94-6165-287-4. [Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics /40./. 14.07.2019-18.07.2019, Leuven]. ABSTRACT: We analyse data on Silesian patients after kidney transplantation under competing events scenario where time to death and time to graft rejection are considered as absorbing (terminal) events. Objectives: To use model diagnostics, incl. Schoenfeld residuals, in identifying violations of proportionality assumption under the framework of subdistribution and cause-specific hazards, respectively. Methods: We use Fine-Gray model for subdistribution hazards (cumulative incidence, CI) implemented in the ‘cmprsk’ package and ‘survival’ library. Under the cause-specific hazards (CSH) scenario we use the Cox PH model and Gray’s time-varying coefficients (TVC) model [JASA 1992] and available model diagnostics. Results: We show that violation of proportional subdistribution hazards assumption may be conveniently identified using residual diagnostics and properly accounted for by involving time interactions with the corresponding model predictors. We observed that non-proportional effects on cumulative incidence would not necessarily translate in those on cause-specific hazards. Rather, they appeared to have attenuated under cause-specific hazards scenario.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů