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Message par yuyu2000 le Mer 15 Juil 2015 - 16:43

Bonjour,
j'ai une petite question sur R.
je réalise des études de survie, j'utilise coxph du package survival, et quand je fais summary de l'objet qui correspond a coxph(surv(,....)
j’obtiens qq chose de ce genre:
 n= 207, number of events= 61
  (2 observations deleted due to missingness)

                       coef exp(coef) se(coef)     z Pr(>|z|)    
nsOUI 1.0897    2.9734   0.2597 4.196 2.72e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

                     exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
nsOUI     2.973     0.3363     1.787     4.947

Concordance= 0.623  (se = 0.031 )
Rsquare= 0.082   (max possible= 0.948 )
Likelihood ratio test= 17.7  on 1 df,   p=2.592e-05
Wald test            = 17.6  on 1 df,   p=2.719e-05
Score (logrank) test = 19.38  on 1 df,   p=1.069e-05

Je comprend bien que la différence de survie a l'air significative mais quel petit p faut il considérer pour la regression de cox? d'autre part, quelle est la différence entre une regression de cox et un test log rank? ou puis je trouver sur ces lignes le HR et l'intervalle de confiance?
désolé pour toutes ces questions je débute!
Merci,

yuyu2000

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Message par Eric Wajnberg le Dim 2 Aoû 2015 - 12:32

Bonjour,

J'imagine que ce que vous appelez "petit p", est la p-value. Si c'est ca, et si ce que vous cherchez est de savoir si globalement le modèle est significatif, il faut alors regarder la ligne "Likelihood ratio test" (test du rapport de vraisemblance) qui dans votre cas donne un chi2 de 17.7 pour 1 df et la p-value est donnée juste après.

Par ailleurs, si vous ajustez un modèle de Cox avec une seule variable quantitative, ce qui est votre cas je pense (quoi que vous ne dites pas ce que "nsOUI" veuille dire), alors un modèle de Cox est strictement équivalent à un test de Log-rank. Bien sur, un modèle de Cox peut être utilisé dans des cas plus élaborés, avec plusieurs facteurs explicatifs, etc. Et l'équivalence n'existe alors plus.

HTH, Eric.
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