Proc phreg : obtenir le h0(t)

[Lilouche52]

Bonjour,

J'ai estimé mon modèle de cox avec la proc phreg. Mes résultats me conviennent seulement je souhaite obtenir l'estimation du h0(t). Je sais qu'il est possible de l'obtenir mais je ne parviens pas à trouver l'option qui me le permet.
Avez vous une idée de l'option??

Merci d'avance.
Bonne journée

[Manoutz]

Ce n'est pas avec le baseline statement?

[Lilouche52]

J'ai utilisé le baseline mais je ne sais pas quoi mettre comme options.
Voici mon code :

Code :

1
2
3
4
proc phreg DATA=qdv.final;
model surviediagmeta*censure(0)=f ;
baseline out=cumhaz cumhaz=cumhaz survival=ALL;
run;

Cumhaz et Survival sont en fait les fonctions de hasard cumulées et de survie. Je n'obtiens pas l'estimation que je veux. J'ai regardé les différentes options mais je ne trouve pas

[Manoutz]

Pourquoi tu utlises le cumulative hasard? je ne vois pas l'interet..

[Lilouche52]

Je ne savais pas ce que c'était, j'ai justé testé. J'ai essayé plusieur fonction du baseline statement mais je ne parviens pas à trouver comment on fait pour estimer le H0(t). Est ce réelement possible??

[Manoutz]

Dans chaque analyse statistique sous SAS, il y a de la theorie qu'il faut maitriser avant de se lancer dans du code. Il est facile d'obtenir un resultat sous sas, mais ca ne correspond pas necessairement a ce que l'on souhaite modeliser; il est necessaire de faire attention et de ne pas bruler les etapes, selon mon modeste point de vue.

Je veux bien essayer de t'aider mais il faut que tu cherches un peu. Et tu l'as surement compris: je n'ai pas une grande experience dans l'utilisation du baseline statement, donc je ne peux que te de donner des pistes et mon point de vue. Et pour cette raison, je suis curieux de savoir ce que tu as trouve et gagne en connaissance. C'est le principe de ce forum.

En allant sur internet, je trouve en un clic(ce qui me fait penser que tu n'as pas beaucoup cherche):

http://support.sas.com/documentation...eg_sect008.htm

qui commence par:

BASELINE Statement

BASELINE <OUT=SAS-data-set> <COVARIATES=SAS-data-set> <TIMELIST=list> < keyword=name ...keyword=name> </options> ;
The BASELINE statement creates a new SAS data set that contains the baseline function estimates at the event times of each stratum for every set of covariates () given in the COVARIATES= data set

ca te donne les estmates de la fonction H0. Donc ca doit t'aider, normalement. Qu'en penses tu?

[Lilouche52]

Merci mais ça j'avais déjà vu. Le modèle de cox s'écrit de la façon suivant :
h(t) = h0(t) * exp(x1beta1 + x2beta2 + ... + xibetai)


C'est le h0(t) que je cherche à estimer. Mais en échangant avec mon tuteur il m'a dit qu'on ne pouvait l'estimer.

Merci quand même de ton aide. Et évite de juger les gens gratuitement

[Manoutz]

On est d'accord sur l'ecriture du modele. J'espere ne pas t'avoir offense dans me derniere reponse qui se defend au regard de ta reponse precedente (il y a de tous les niveaux dans le forum, donc j'adapte la reponse en fonction des messages, tout simplement et sans mechancete aucune!).

Pour aller un peu plus loin, le modele de cox est dit semi parametrique car il se compose d'une partie non parametrique (ton h0) et d'une parametrique (la partie exponentielle). Il n'y a pas de parametres dans h0 et c'est surement pour cette raison que ton maitre de stage t'a indique qu'il est impossible de l'estimer.

Il me vient tout de meme une idee (peut etre fausse, mais elle peut etre interessante, donc je la partage... et tout retour est le bienvenu). On retombe logiquement sur h0 si tout les xi sont egaux a 0. Et il y a moyen de specifier la valeur des variables explicatives via l'option covariate dans le baseline statement. Pas sur que ca corresponde bien, mais ca se tente:

Code :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
DATA cov_treat1;
  age = 0;
  ndrugtx = 0;
  treat = 0;
  site = 0;
  agesite = 0;
run;
proc phreg DATA=test.uis_small noprint;
  model time*censor(0) = age ndrugtx treat site agesite; 
  agesite = age*site;
  baseline out=surv1 covariates=cov_treat1 survival=surv / nomean;
run;
goptions reset=ALL;
symbol1 c=red v=triangle h=.8 i=stepjll;
symbol2 c=blue v=circle h=.8 i=stepjll;
axis1 label=(a=90 'Survivorship function');
proc gplot DATA=surv1;
 plot surv*time / vaxis=axis1;
run;
quit;

dites moi ce que vous en pensez.

manoutz