Em cảm ơn GS. Bài giảng rất hay và bổ ích ạ. Em thấy đây giống như bài toán phân tích đơn biến (input là time và output là sống/chết). Em thấy trong survivor analysis thì các đối tượng có thể ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau (ví dụ, cân nặng, giới tính,...). GS có bài giảng nào thuộc dạng này mà phân tích đa biến không ạ? Em cám ơn GS, chúc GS sức khỏe và xuất bản nhiều bài giảng/giáo trình hơn nữa ạ
@teachere2968
8 ай бұрын
xin phép thầy cho em hỏi, mình có thể hiểu median follow up time ở các thử nghiệm lâm sàng thế nào ạ? em hay thấy các kết quả về Kaplan-Meier kèm theo median follow up là bao nhiêu tháng. Em cảm ơn thầy nhiều ạ.
@hieple9964
3 жыл бұрын
Em cảm ơn thầy. Thầy cho em hỏi sao người ta không đổi từ "at risk" thành từ "be observed", nghe sẽ tích cực hơn ạ ?
@lieuauquang8883
3 жыл бұрын
Thưa giáo sư, em có dùng spp chạy KM thì có ra chỉ số Mean và Median của Survival time. Median theo em được hiểu là thời gian mà số lượng mẫu chỉ còn một nửa. Cho em hỏi Mean thì có ý nghĩa gì k ạ? có phải được tính trung bình của tất cả T mỗi mẫu hay không? hay ước tính? Và Mean Survival time có tương đương với thời gian sống sót trung bình không?
@hanphamthi8795
3 жыл бұрын
Thưa thầy, mình có thể hiểu censored là đã bị lost follow up đúng không ạ? Nếu hiểu là còn sống thì tất cả những bệnh nhân chưa tử vong tại thời điểm nghiên cứu thì sẽ còn sống chứ ạ? Ví dụ, ở tuần thứ 6 có 21 bệnh nhân, có 3 bệnh nhân tử vong thì những bệnh nhân còn lại sẽ sống sót hết chứ ạ? (18 bệnh nhân?) nhưng ở đây thì có 1 bệnh nhân cesored và 17 người còn sống ạ?
@nguyenbatoan3372
3 жыл бұрын
Dấu sao được hiểu là tại thời điểm tuần đó. Bệnh nhân đó đã out ra khỏi nhóm 21 bệnh nhân đang được quan sát ( có thể lý do đến từ bệnh nhân kg muốn tham gia nữa,...) Vậy trong ví dụ trên tại tuần 6 thì có 3 người chết và 1 người rời khỏi nhóm được quan sát nên tổng số người còn lại vẫn được quan sát tiếp tục là 21-4=17 nha bạn.
Пікірлер: 7