Hướng dẫn hồi quy Cox | Cox proportional hazards model | Phân tích sống còn | TS.BS.Vũ Duy Kiên

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 18 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 24

  • @vuduykien
    @vuduykien  3 ปีที่แล้ว +1

    ➨ Theo dõi kênh Vu Duy Kien Official: www.vuduykien.com/​
    ➨ Nhận quà tặng từ FanPage (Facebook): bit.ly/VietvaXuatbanquocte​

    • @vuduykien
      @vuduykien  3 ปีที่แล้ว +1

      ĐĂNG KÝ KHOÁ HỌC: "Bí quyết viết và đăng bài báo quốc tế":
      Khoá học trên Unica (ưu đãi 40%): bit.ly/Vietvaxuatban

  • @viennabi
    @viennabi 3 หลายเดือนก่อน +1

    em cảm ơn Thầy Kiên ạ!

    • @vuduykien
      @vuduykien  3 หลายเดือนก่อน +1

      thanks

  • @TuNguyen-zb8xd
    @TuNguyen-zb8xd ปีที่แล้ว +1

    Cảm ơn Thầy rất nhiều!

    • @vuduykien
      @vuduykien  ปีที่แล้ว +1

      Cảm ơn đã phản hồi

  • @SamiAli-bo6rk
    @SamiAli-bo6rk 7 หลายเดือนก่อน +1

    Em cảm ơn thầy nhiều ạ
    Em xin hỏi thầy là nếu phân tích hồi quy cox đơn biến thì không có ý nghĩa, nhưng khi đưa vào phân tích đa biến thì p < 0.05. Vậy kết luận là có mối liên quan hay không liên quan ạ. Mong thầy hỗ trợ ạ

    • @vuduykien
      @vuduykien  5 หลายเดือนก่อน +1

      Chuyện này vẫn có thể xảy ra, khi em kết luận em cần nói là mối liên quan này được phát hiện trong phân tích đa biến.

  • @chihieunguyen5163
    @chihieunguyen5163 3 ปีที่แล้ว +2

    Ts cho em hỏi, chúng ta có sử dụng mô hình Weibull thay thế mô hình Cox hay không ạ?

    • @vuduykien
      @vuduykien  3 ปีที่แล้ว +1

      Em có thể đọc để hiểu về từng mô hình này rồi áp dụng trong những trường hợp cụ thể. Ví dụ, em có thể đọc bài này: krex.k-state.edu/dspace/handle/2097/8787

  • @drngo5850
    @drngo5850 7 หลายเดือนก่อน +1

    Dạ em thưa thầy. Nếu kiểm định logrank thì p> 0.05, Cox đơn biến p> 0.05, còn hồi quy Cox đa biến thì P< 0.05. Thì có mối liên quan của biến phụ thuộc với biến độc lập không ạ. Nên diễn giải như thế nào trong TH ko nhất quán như vậy ạ

    • @vuduykien
      @vuduykien  7 หลายเดือนก่อน +1

      Vẫn có thể xảy ra vì logrank và Cox là 2 thứ khác nhau

  • @uyennguyentu2209
    @uyennguyentu2209 3 ปีที่แล้ว +1

    Tiến sĩ cho em hỏi, với kết quả như vậy thì hoàn thiện phương trình hồi quy như nào ạ? Ta có các giá trị b1, b2,...bn rồi. Còn giá trị H0 đọc ở đâu ạ?

    • @vuduykien
      @vuduykien  3 ปีที่แล้ว +1

      Không hiểu ý của em lắm, em xem kỹ lại video nhé

  • @chihieunguyen5163
    @chihieunguyen5163 ปีที่แล้ว +1

    Thầy ơi cho em hỏi, nếu chạy hồi quy ra kết quả p value của các bên độc lập đều lớn hơn 10% thì mình giải như nào hả thầy? Các biến độc lập không thể giải thích cho biến phụ thuộc hả thầy? Nguyên nhân này là gì?

    • @vuduykien
      @vuduykien  ปีที่แล้ว +1

      Nếu đều lớn hơn 10%, tức là 0,1, thì rõ ràng nếu em lấy ngưỡng ý nghĩa thống kê là 0,05 thì các hệ số hồi quy đó đểu không có ý nghĩa thống kê rồi. Khi mình làm hồi quy đó là tìm mối liên quan, theo đó mình hiểu nôm na là không có mối liên quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Còn nguyên nhân là gì thì phải dựa vào bối cảnh nghiên cứu của em để có thể diễn giải em nhé.

    • @chihieunguyen5163
      @chihieunguyen5163 ปีที่แล้ว

      @@vuduykien Cám ơn Thầy

  • @drngo5850
    @drngo5850 2 ปีที่แล้ว +1

    Logrank dùng để so sánh khác biệt giữa hai nhóm điều trị hoặc hai nhóm khác nhau (nam so với nữ, nhóm BMI) còn hồi quy COX thì đánh giá mối liên quan nghĩa là thời gian hiệu quả có liên quan với từng biến số ạ thầy. Thầy có thể hướng dẫn cách trình bày về hồi quy cox được không ạ. Em cảm ơn ạ .

    • @vuduykien
      @vuduykien  2 ปีที่แล้ว +1

      Cảm ơn đã phản hồi.

  • @langbam9302
    @langbam9302 3 ปีที่แล้ว +2

    Em cảm ơn thầy rất nhiều ạ. Cho em hỏi thầy là. Logrank thig có thể xác định được OS, còn Cox thì xác định mối liên quan giữa OS với các biến khác ạ. Với khi nào lấy giá trị median, khi nào lấy giá trị mean để làm giá trị OS ạ thầy

    • @vuduykien
      @vuduykien  3 ปีที่แล้ว +1

      Theo khuyên nghị thì lấy Median tốt hơn trong trường hợp có nhiều censored

  • @nuynmargaret6412
    @nuynmargaret6412 2 ปีที่แล้ว +1

    thầy ơi sao exp tăng thì tăng rủi ro lại giảm thời gian đau, không phải thời gian đau càng dài càng tăng rủi ro sao ạ?

    • @vuduykien
      @vuduykien  2 ปีที่แล้ว +1

      em xem kỹ lại video nhé

    • @nuynmargaret6412
      @nuynmargaret6412 2 ปีที่แล้ว

      @@vuduykien vâng ạ