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症例対照研究における生存率の傾向
生存分析を行う不適切な方法のために拒否された記事を提出しました。レフェリーは、「時間の傾向に関する生存分析には、より洗練された検閲方法が必要です。」以外の詳細や説明は残していません。 質問： 喫煙者の過剰な死亡リスクは過去数十年で減少しましたか？ データ： ドイツでは25,000人の喫煙者。彼らは1995年から2014年の間にいつでもコホートに登録されました。各喫煙者は（登録時に）一般集団（喫煙しなかった）からの性別と年齢が一致したコントロールに一致しています。研究期間全体で亡くなったすべての人には、正確な死の時間があります。フォローアップ中に死亡しなかった人は検閲されます。この研究は、1995年から2014年まで喫煙者の過剰な死亡リスクを毎年調査するために利用されています。 目的は次の計算です。 喫煙者と非喫煙者の死亡率を毎年調べ、これらの傾向を調べる 毎年（または数年連続）の喫煙者の過剰死亡リスク。 データはどのように分析されるべきですか？1998年に含まれている誰かが2015年に死ぬかもしれないことを思い出してください。開始と停止のカウントプロセスフォーマットを使用する正しいアプローチは毎年更新されますか？ これはレフェリーが嫌ったアプローチです： 発生率はポアソン回帰によって計算されました。モデルのオフセットとしてフォローアップ時間を含め、モデルの予測子として年齢、性別、喫煙状況、およびカレンダー期間（2つの連続した年を組み合わせたもの）を含めました。次に、Rのpredict（）関数を使用して、1000人年あたりの率を計算しました。オフセット（フォローアップ時間）は、登録からの全観察時間（日）でした。 Coxモデルを使用して、研究の開始から終了までの各期間における喫煙者の相対リスクを推定しました。簡単にするために、最初の期間のハザード比を最後の期間のハザード比と比較しました。 問題：-（彼のコントロールと共に）人は1998年に含まれている可能性があり、そのためそのカレンダーグループに属しているが、2006年にはイベントに苦しんでいる。コックスのカウントプロセス？開始時間と停止時間は何ですか？-この状況でトレンドをどのように評価できますか？ いくつかの説明：患者が1998年6月15日に最初に観察され、1998年12月31日のイベントを経験したとしましょう。この患者の時間変数の値は、期間が2年続くため、730日のうち182.5です。各期間の最大観測時間は730日です。 ある期間に患者が観察されたが、別の期間に打ち切られた（つまり、経験とイベントのいずれかまたは脱落した）場合、観察された日数を次の期間に追加する必要がありますか？ したがって、主な問題は、フォローアップ時間と暦年（2つの連続する年で構成されるカテゴリ変数として使用される）の処理です。