Bewertung von Zeit- und Kovariateninteraktionen in Modellen der proportionalen Hazards-Regression unter Verwendung kubischer Splines

Die proportionale Hazards- (oder Cox-) Regression ist ein beliebtes Verfahren zur Modellierung der Auswirkungen prognostischer Faktoren auf das Überleben. Der Einsatz kubischer Splines zur Modellierung von Zeit-Kovariaten-Interaktionen in der Cox-Regression ermöglicht die Untersuchung der Form einer möglichen Kovariate-Zeit-Abhängigkeit, ohne dass eine spezifische funktionale Form angegeben werden muss. Kubische Splines ermöglichen es, solche Zeit-Kovariaten-Interaktionen grafisch darzustellen, formell auf die Annahme der proportionalen Hazards zu testen und auch auf Nichtlinearität der Zeit-Kovariaten-Interaktion zu testen. Die Funktionen können mit vorhandener Software unter Verwendung relativ weniger Parameter angepasst werden; die Regressionskoeffizienten werden mit Standard-Maximallikelihood-Methoden geschätzt.