반변량 코풀라 회귀 모델을 이용한 반경쟁 위험

이벤트 발생 시간 기반의 반경쟁 위험 엔드포인트는 동일 개인에서 두 사건이 발생할 때 상관관계가 있을 수 있습니다. 이러한 사건과 그들 간의 연관성은 개인의 특성에 의해 영향을 받을 수도 있습니다. 이 글에서는 비종말 사건과 종말 사건에 대한 공변량의 위험 비율을 추정하기 위해 코풀라 생존 모델을 제안하며, 두 사건 간의 연관성에 대한 공변량의 영향을 함께 고려합니다. 우리는 비종말 사건과 종말 사건 간의 다양한 연관 구조를 제공하기 위해 Normal, Clayton, Frank 및 Gumbel 코풀라를 사용합니다. 제안된 방법을 적용하여 신장 이식 환자의 이식 실패 및 사망의 반경쟁 위험을 모델링합니다. 우리는 코풀라 생존 모델이 비종말 사건의 공변량 위험 비율을 추정할 때 Cox 비례 위험 모델보다 더 나은 성능을 보임을 발견했습니다. 또한 코풀라 모델의 연관 매개변수에 공변량을 포함하면 위험 비율 추정 개선에 도움이 됨을 발견했습니다.