Interpretando o modelo Cox PH

Análise de Sobrevivência em Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

Os riscos de referência

  • Hazard ratio: quanto o risco aumenta ou diminui em relação ao risco de referência.
  • Riscos de referência: o risco para indivíduos nos níveis de referência das covariáveis.
    • Referência $\neq$ definir covariáveis como 0
    • Referência significa definir covariáveis como suas médias (mediana no lifelines)
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As funções de referência

Função de risco de referência
model.baseline_hazard_.plot()
plt.show()

risco_de_referencia

Função de sobrevivência de referência
model.baseline_survival_.plot()
plt.show()

sobrevivencia_de_referencia

Análise de Sobrevivência em Python

Interpretar o hazard ratio

  • Hazard ratio: $e^{coef}$, quanto o risco muda em relação ao indivíduo médio quando as covariáveis mudam.
Cálculo Exemplo
Coeficiente $x$ $0.405$
Hazard ratio $e^x$ $e^{0.405}=1.5$
Interpretação do risco $e^x-1$ $1.5-1 = 0.5$ -> aumento de 50% no risco
Interpretação do tempo de sobrevivência $\frac{1}{e^x}-1$ $\frac{1}{1.5}-1 = 0.67-1 = -0.23$ -> redução de 23% no tempo de sobrevivência
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Visualizar o hazard ratio

.plot_partial_effects_on_outcome()

  • covariates (string ou lista): nome(s) da(s) covariável(is) no conjunto de dados original que queremos variar.
    • Se houver múltiplas covariáveis, passe-as em uma lista.
  • values (iterável 1d ou 2d): valores que queremos que a covariável assuma.
    • Se houver múltiplas covariáveis, passe os valores como pares/tuplas de valores.
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Visualizar o hazard ratio

O modelo tem as covariáveis A, B, C, e queremos variar

  • A em 1, 2
  • B em 3, 4
    model.plot_partial_effects_on_outcome(
        covariates=["A","B"],
        values=[[1,2],
                [3,4]]
    )
    plt.show()
    

wrong_plot_partial_effects_on_outcome

Errado...

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Visualizar o hazard ratio

O modelo tem as covariáveis A, B, C, e queremos variar

  • A em 1, 2
  • B em 3, 4
    model.plot_partial_effects_on_outcome(
        covariates=["A","B"],
        values=[[1,3],
                [1,4],
                [2,3],
                [2,4]]
    )
    plt.show()
    

correct_plot_partial_effects_on_outcome

Correto!

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Vamos praticar!

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