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2018年11月17日 星期六

時間相依共變數之存活分析


文章作者:林星帆
重新編輯於 2013/3 發表在晨晰統計部落格的文章,這裡這裡這裡這裡



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何謂時間相依共變數


筆者曾經介紹一系列關於存活分析(Survival analysis)的應用與原理,一共包括四篇,其中第四篇為最重要的 Cox regression,但是該篇文章所介紹的 Cox 模式都只涉及到最基礎(但也最常用)的模式。

但是其實 Cox model 本身有很多種延伸的模型,其中最為重要的一種就是「時間相依共變數」(Time-dependent covariate),又稱之為隨時間變動的共變數(Time-varying covariate)。

2018年11月6日 星期二

多變項迴歸分析的呈現方式


文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2018/3 發表在晨晰統計部落格的文章,在這裡這裡



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多變項迴歸分析


多變項迴歸分析(Multivariable or multi-predictor regression analysis)指的是迴歸方程式中,同時有 2 個或 2 個以上的解釋變項,反應變項(Response variable, Y)則可能是各種尺度的變項。

常見的有線性(連續變項)、二元、計數與存活資料等,分別適用線性迴歸(Linear regression)、羅吉斯迴歸(Logistic regression)、卜瓦松迴歸(Poisson regression)及 Cox 比例危險模型(Cox proportional hazard model)等。

2018年11月4日 星期日

敏感度分析在醫學臨床研究的應用

文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2017/11 發表在晨晰統計部落格的文章,在這裡這裡




什麼是敏感度分析


世界知名醫學期刊美國醫學協會雜誌(Journal of the American Medical Association, JAMA,2016 年Impact Factor:44.4)於 2010 年所刊登文章中,每 2 篇中已有 1 篇會報告敏感度分析(Sensitivity analysis)的結果,這篇報告刊登在 2013 年的 PLOS ONE,也可見筆者於 2017/8 時的介紹文章

傾向分數分析介紹

文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2018/4 發表在晨晰統計部落格的文章,在這裡這裡





傾向分數分析的風行


在現今的醫學研究中,傾向分數分析(propensity score analysis, PSA)儼然扮演非常重要的角色。下圖為筆者在 Pubmed 以關鍵字「propensity score」搜尋得到的文獻筆數,由結果可知,以傾向分數作為研究方法的文獻呈現非線性的增加,到了 2017 年,單年度超過 3 千篇文獻使用傾向分數,可見傾向分數已為醫學研究當中的顯學(請見上圖)。

健保資料庫資料年代太舊了,很難被高分雜誌社接受,真的嗎?

文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2018/7/30 發表在晨晰統計部落格文章





健保資料庫的分析管道


目前(2018/11)欲作健保資料庫有三種管道,第一種是以國衛院時代的攜出健保資料庫,其資料只到 2013 年就停止更新了;第二種是衛生福利資料科學中心,俗稱加值中心,資料更新約延遲 1.5~2 年左右;第三種是全民健康保險保險人資訊整合應用服務中心,資料更新約延遲 1 年。

最近常聽到一種聲音,就是知名雜誌越來越不願意接受國衛院的攜出健保資料庫,但筆者的實際經驗似乎相左。

預測模型使用 AUC 的限制

文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2018/10/22 發表在晨晰統計部落格文章


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AUC 使用時機


在臨床醫學研究中,常常會提出一個生物標記(Biomarker)可以預測特定事件的假設,例如以 neutrophil gelatinase-associated lipocalin(NGAL)預測急性腎損傷(acute kidney injury, AKI),或是以 B-type natriuretic peptide(BNP)預測心衰竭病人的再住院率。

2018年11月3日 星期六

傾向分數配對後的相依統計方法

文章作者:林星帆
本文為重新編輯 2018/10/1 發表在晨晰統計部落格文章




傾向分數配對


在觀察型研究當中,傾向分數分析(propensity score analysis)的使用,特別是傾向分數配對(propensity score matching)已經是非常普遍,這個部分可參見筆者在之前寫的文章(這裡這裡)。

關於傾向分數配對的技術與介紹,網路上已經有非常多資源(可參見筆者同事撰寫的一系列文章(這裡這裡這裡),但目前比較少人討論在傾向分數配對後的統計方法。