사례-코호트 분석에서 비례 위험 가정 검증

배경: 사례-코호트 연구는 희귀 질환에 대한 역학 연구에서 일반화되었으며, Cox 회귀 모델이 그 분석에서 주된 방법으로 사용되었습니다. 그러나 사례-코호트 Cox 모델의 비례 위험 가정을 평가하기 위한 적절한 절차는 제안되지 않았습니다. 방법: 우리는 Schoenfeld 잔차에 기반한 상관 검사로 비례 위험을 평가하는 접근 방식을 확장했습니다. 구체적으로, 가상 가능성 함수는 "사례-코호트 Schoenfeld 잔차"를 정의하는 데 사용되었고, 그런 다음 이 잔차와 사건 시간의 세 가지 함수(즉, 사건 시간 자체, 순위 순서, Kaplan-Meier 추정치) 간의 상관관계가 결정되었습니다. 제안된 테스트의 성능은 시뮬레이션 연구를 사용하여 검토되었습니다. 그런 다음 이러한 방법을 인슐린/IGF 축과 대장암에 대한 이전에 발표된 사례-코호트 조사 데이터에 적용했습니다. 결과: 시뮬레이션 연구는 세 가지 상관 검사 각각이 비례성을 정확하게 감지했다는 것을 보여주었습니다. 제안된 테스트를 사례-코호트 조사 데이터 세트에 적용한 결과, 이 연구에서 특정 노출 변수가 Cox 비례 위험 가정을 만족하지 않았으며, 이는 사용 가능한 대체 분석 방법을 통해 해결하였습니다. 결론: 제안된 상관 검사는 사례-코호트 분석에서 Cox 모델의 비례 위험 가정을 검증하기 위한 간단하고 정확한 접근 방법을 제공합니다. 비례 위험 가정의 평가는 필수적입니다. 왜냐하면 그 위반은 Cox 모델 결과의 유효성에 대한 문제를 제기하며, 인지되지 않을 경우 잘못된 과학적 발견이 발표될 수 있습니다.