※ 引述《hospice (平安快樂)》之銘言： : 您好: : 感謝您的回覆, : 我再說清楚一點好了! : 我們的研究是在探討膀胱癌的預後因子, Is the prognostic factor an event time? If not, why do you even consider survival analysis. : 會影響預後的包括,病人的年紀,性別,腫瘤大小,腫瘤的分期等等, : 另外就是腫瘤是否有復發. Are you planing to treat tumor recurrence as a binary variable? If yes, you better define a time frame. Otherwise, you may consider treating it as a time-dependent covariate. : 其他的資訊都可以在病人一診斷的時候就知道, : 唯獨腫瘤是否復發必須在追蹤的過程才能得知, : 而且有的病人會復發,有的病人不會. : 假設今天我們想知道[腫瘤有復發的病人,預後是不是較差?] : 因為所有的病人都有腫瘤,只是有的人會復發,有的不會, : 是否可將[復發與否?]當成一個因子,如同[性別]或[腫瘤大小]一樣, : 來跑Kaplan-Meier curve? Do you mean to estimate the K-M curve for those with and without cancer recurrence separately? : 還是如同您所說,因為K-M是無母數分析,所以沒有影響? : 不好意思,因為在下是統計新手,如果有表達不清或會錯意的地方, : 敬請見諒! : ※ 引述《hospice (平安快樂)》之銘言： : : 各位先進大家好： : : 最近遇到一個困擾的問題， : : 不知道如何解決， : : 假設今天要探討影響某個癌症的預後因子， : : 譬如說某個抽血的數值高低，或是腫瘤的大小對預後的影響。 : : 有A,B,C,D,E五個變相， : : 其中A,B,C,D四個變相是在剛診斷的時候就可以得到的資訊， : : 剛診斷的時候就可以取得病人的檢體， : : 從病人的檢體就可以得知A,B,C,D四個變相， : : 但是E變相無法於剛診斷時得知， : : 必須在追蹤(follow up)的過程中，才能獲得。 : : 簡單來說，也就是ABCD跟E，是屬於不同時間點所獲得的資訊， : : 我的問題是： : : 一、把A,B,C,D,E五個因子，個別跑Kaplan-Meier來看存活曲線，邏輯上是否有問題？ : : 二、如果第一個問題邏輯上合理的話，那是否可以把五個因子一起做Cox-regression？ : : 謝謝大家！ --

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