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model de cox et variable quantitative

2 participants

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quantitative - model de cox et variable quantitative Empty model de cox et variable quantitative

Message par loloyup Mer 29 Juin 2016 - 17:02

Bonjour à tous,
Je souhaite réaliser une analyse de survie avec un modèle de Cox. Cependant lorsque j'introduis dans le modèle des variables quantitatives, j'ai des "p" cohérents mais les hazard ratios et les intervalles de confiance sont très improbables car tous = 1 ???

Voici le code que je tape :
Code:
survie <- Surv(mergeimp$Time_54,mergeimp$censureM54)
cox <- coxph(survie~mergeimp$StatutMb.imp+mergeimp$disease_history+mergeimp$AgeIRM.M0+mergeimp$Sexe.M0+mergeimp$Tabac_imp+mergeimp$Hta.imp+mergeimp$Hcholes.imp+[b]mergeimp$LesionVol[/b]+ factor(mergeimp$LacuneNum.imp >= 1, labels = c("<1", "1+"))+mergeimp$BPF.imp)
summary(cox)

Et c'est le résultat de la variable quantitative "LesionVol" que je ne comprends pas... :
J'ai un p à 0.023
mais : mergeimp$LesionVol.imp                                           1.0000     1.0000    1.0000    1.0000 (pour l'exp(coef) et l'intervalle de confiance)

Ce ne peut pas s'expliquer par un absence d'effet, car c'est un des marqueurs les plus connus dans la littérature associée à la maladie sur laquelle je travaille.


Quelqu'un a-t-il déjà eu ce problème ?

Je vous remercie +++


Dernière édition par A.D. le Mar 5 Juil 2016 - 9:51, édité 1 fois (Raison : Ajout des balises "code")

loloyup

Nombre de messages : 16
Date d'inscription : 20/04/2016

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quantitative - model de cox et variable quantitative Empty Re: model de cox et variable quantitative

Message par Florent Aubry Jeu 30 Juin 2016 - 8:15

Je ne réponds pas à la question mais je voudrais faire remarquer qu'on voit ces derniers temps sur différents forums une tendance de la part des utilisateurs à ne pas savoir utiliser ni le codage des formules ni l'appel des fonctions sous R. Ce n'est pas pour rien que les procédures d'analyse ont un argument data. L'utiliser rend le code plus lisible et plus facile à exploiter a posteriori.

Donc je te suggères :
1) d'ajouter à ton data.frame mergeimp une colonne codant ton facteur LacuneNum.imp (par exemple nommé fLacuneNum.imp)
2) d'utiliser l'argument data dans coxph :
Code:

cox <- coxph( Surv( Time_54, censureM54) ~ StatutMb.imp + disease_history + AgeIRM.M0 + Sexe.M0 + Tabac_imp + Hta.imp + Hcholes.imp + LesionVol + fLacuneNum.imp + BPF.imp, data=mergeimp)

Florent Aubry

Nombre de messages : 251
Date d'inscription : 02/11/2015

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