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Cox Proportional-Hazards Regression

The workhorse of multivariable survival analysis: it analyses the effect of several covariates on survival (time to event) and outputs each factor's hazard ratio HR, 95% intervalle de confiance, Wald-test p value, and the model likelihood-ratio test. Ties are handled with the Breslow approximation. Calcul local dans le navigateur ; aucune donnée n'est envoyée. Pair it with the Kaplan-Meier tool for univariate analysis.

① Coller les données

First row is column names, then one subject per row: must include survival time, event status (1=event / 0=censored), and several covariates. Covariates must be numeric (encode categorical variables as 0/1 dummies first). You can paste from Excel.

Mode d'emploi et méthodologie

En quoi la régression de Cox diffère-t-elle de Kaplan-Meier ?

Kaplan-Meier fait une analyse de survie univariée, trace des courbes et compare les groupes avec le log-rank ; Cox est multivarié et ajuste plusieurs covariables simultanément, donnant un HR pour chaque facteur. En pratique : KM pour décrire/comparer des groupes, Cox pour ajuster et estimer des effets.

Comment interpréter le rapport de risques HR ?

Le HR est le facteur par lequel le risque (instantané) change pour une hausse d'1 unité de la covariable. HR=2 double le risque, HR=0,5 le divise par deux, HR=1 = pas d'effet. Pour une variable continue, le HR est par unité ; précisez l'unité (p. ex. par année d'âge).

Comment mettre des variables catégorielles dans le modèle ?

Les covariables doivent ici être numériques. Codez une binaire en 0/1 ; découpez une multi-catégorie (p. ex. stade I/II/III) en plusieurs indicatrices 0/1 (une catégorie de référence) et incluez chaque indicatrice.

Que faire si « matrice d'information non inversible » ?

En général les covariables sont très colinéaires, ou une covariable est complètement séparée du critère (tous les événements ou aucun à certaines valeurs), ou trop peu de sujets/événements. Réduisez les covariables, fusionnez des catégories, ou augmentez l'échantillon.

Pourquoi les HR diffèrent-ils légèrement de R/SPSS ?

Cet outil traite les ex æquo avec l'approximation de Breslow (défaut SAS) ; coxph de R utilise par défaut Efron. Lorsque beaucoup d'événements partagent un temps, les deux diffèrent un peu ; sans ex æquo ils sont identiques.