Effect of Categorizing a Continuous Covariate on the Comparison of Survival Time
连续协变量分类对生存时间比较的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存回归中的协变量分类效率，未明确涉及所列因果或分布效应方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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连续协变量分类对生存时间比较的影响
- 研究问题
- 比较两组生存时间时，将连续协变量分成类别会怎样影响风险比估计的方差，影响如何随切点和类别数量变化？
- 方法与思路
- 作者在一个连续协变量服从伽马分布的设定下，利用指数和 Weibull 回归模型及渐近理论推导分类后的风险比方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称协变量分类会增加风险比估计方差、降低分析效率，并考察关联强度、切点及类别数的作用，提供肺癌试验应用。
- 阅读关注点
- 应核对比较时保留连续协变量的基准模型、伽马分布设定、切点选择方式，以及效率损失推导的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；结论依赖所述生存模型与协变量设定，损失数值未提供。
原文摘要
The variance of the estimated hazard ratio between two groups when there is one categorized continuous gamma-distributed covariate is derived using exponential and Weibull regression models and asymptotic theory. Categorizing a continuous covariate increases the variance of the estimated hazard ratio and decreases the efficiency of the analysis. The efficiency of categorization is studied as a function of the strength of the relation between survival time and the covariate, the choice of cut points used in categorizing, and the number of categories. An application of the results to an advanced lung cancer clinical trial is given.