時間依存の共変量の計算

Cox 回帰モデルを計算する際に、比例ハザードの仮定が適用されない特定の状況があります。 つまり、ハザード比が時間の経過と共に変化し、共変量のいずれか (または複数) の値が時点によって異なる場合です。 このような場合は、拡張 Cox 回帰モデルを使用する必要があります。これにより、時間依存共変量を指定できるようになります。

このようなモデルを分析するには、まず、時間依存共変量を定義する必要があります。 (コマンド・シンタックスを使用すれば、複数の時間依存共変量を指定できます。) この作業を容易にするために、時間を表すシステム変数を使用できます。 この変数は T_.と呼ばれます。この変数を使用して、時間に依存する共変量を 2 つの一般的な方法で定義できます。

• 特定の共変量に関する比例ハザードの仮定を検定する場合、あるいは非比例ハザードを許可する拡張 Cox 回帰モデルを推定する場合は、時間変数 T_ と対象の共変量の関数として時間依存の共変量を定義することで実行できます。 時間変数と共変量の単純な積などが一般的な例と言えますが、より複雑な関数も指定できます。 時間依存共変量の係数の有意性を検定することで、比例ハザードの仮定が妥当であるかどうかがわかります。
• 変数の中には、時間によって値が異なるが、時間との系統的な関連性がないものもあります。 このような場合は、セグメント化した時間依存の共変量を定義する必要があります。この作業は、論理式を使用して行うことができます。 論理式は、真の場合は値 1、偽の場合は値 0 を取ります。 一連の論理式を使用することで、一連の測定から時間依存共変量を作成できます。 たとえば、4週間の研究 (BP1 から BP4 として識別される）での血圧を週に1回測定する場合、時変共変量を（T_＆lt; 1）* BP1 +（T_> = 1） ＆amp; T_＆lt; 2）*BP2 +（T_> = 2＆amp; T_＆lt; 3）* BP3 +（T_> = 3＆amp; T_＆lt; 4）* BP4と定義できます。 どのケースでも、括弧内の条件の 1 つだけが 1 となり、残りの条件はすべて 0 になります。 つまり、この関数は、時間が 1 週間未満の場合は BP1を使用し、1 週間より長く 2 週間未満の場合は BP2 を使用し、その後も同様に続くということを意味します。

「時間依存の共変量の計算」ダイアログ・ボックスで、関数作成用のコントロールを使用して、時間依存共変量の式を作成することも、「T_COV_ の式」テキスト領域に直接入力することもできます。 文字列定数は引用符またはアポストロフィで囲み、数値定数は米国形式 (小数点としてドットを使用) で入力する必要があることに注意してください。 結果として得られる変数は T_COV_ と呼ばれ、Cox 回帰モデルに共変量として含める必要があります。