Stata:Poisson回帰モデルによる生存解析

生存解析では、Cox比例ハザードモデルを用いてハザード比を算出することが多いですが、Poisson回帰モデルを用いてincidence rate ratio(IRR)を算出することもあります。

サンプルデータCancer Drug Trialを利用して、実際にやってみましょう。

. use https://www.stata-press.com/data/r16/drugtr

Cancer Drug Trialデータセット (drugtr) には、下記の変数が含まれています。

  • studytime: 追跡期間(月)
  • died: アウトカム(0=生存、1=死亡)
  • drug: 介入因子(1=介入群、0=比較群)
  • age: 年齢

poissonコマンドを利用して、比較群に対する介入群のIRR(95%信頼区間)を計算しましょう。 オプションirrを追加することで、 β値ではなく、IRRを算出してくれます。

. poisson died i.drug, exposure(studytime) irr

Iteration 0:   log likelihood = -51.747245  
Iteration 1:   log likelihood = -51.746927  
Iteration 2:   log likelihood = -51.746927  

Poisson regression                              Number of obs     =         48
                                                LR chi2(1)        =      19.19
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Log likelihood = -51.746927                     Pseudo R2         =     0.1564

------------------------------------------------------------------------------
        died |        IRR   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      1.drug |   .2015677   .0743249    -4.34   0.000     .0978484    .4152295
       _cons |   .1055556   .0242161    -9.80   0.000      .067329    .1654856
ln(studyt~e) |          1  (exposure)
------------------------------------------------------------------------------
Note: _cons estimates baseline incidence rate.

drugのIRR(95%信頼区間)は、0.20(0.10-0.42)です。

続いて、deviance statisticsを算出して、適合度を確認します。P値≧0.05ならばOKです。

. estat gof

         Deviance goodness-of-fit =  41.49385
         Prob > chi2(46)          =    0.6613

         Pearson goodness-of-fit  =  58.00869
         Prob > chi2(46)          =    0.1102

deviance statisticsのP = 0.6613(≧0.05)であり、明らかな問題は無さそうです。

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