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Outil Analyse De Survie

Version:
2022.3
Last modified: September 25, 2020

L’outil Analyse de survie met en œuvre les méthodes courantes d’analyse de survie. Les modèles de survie modélisent le temps jusqu’à l’occurrence d’un événement (p. ex. expiration d’une police d’assurance vie). Les modèles de survie sont uniques dans la mesure où ils intègrent une censure ; un test ou un essai peut s’achever avant l’occurrence d’un événement donné (p. ex. le titulaire d’une police d’assurance peut décéder avant l’expiration de la police d’assurance).

Cet outil n'est pas installé automatiquement avec Alteryx Designer ou les outils R. Pour utiliser cet outil, téléchargez-le à partir de la galerie Alteryx Analytics.

Cet outil peut être utilisé à deux fins (déterminées par les paramètres de configuration) :

  1. Obtenir des informations sur la « fonction de survie » d’un jeu de données (c.-à-d. pour estimer la distribution des temps de survie au sein d’une population) ;
  2. Déterminer si des facteurs particuliers ont une influence sur la fonction de survie d’une population (p. ex. pour comparer les fonctions de survie entre des groupes).

Configuration de l'outil

Utilisez l' onglet Paramètres requis pour définir les contrôles pour la génération du modèle.

  • Nom du modèle: Chaque modèle doit être donné un nom afin qu'il puisse être identifié plus tard. Les noms de modèles doivent commencer par une lettre et peuvent contenir des lettres, des chiffres, ainsi que les caractères spéciaux suivants : point (« . ») et trait de soulignement (« _ »). Aucun autre caractère spécial n’est autorisé et R est sensible à la casse.
  • Type d'entrée: Sélectionnez l'un des suivant (selon les données du flux de données).
    • Les données contiennent des durées : Les données comprennent un champ représentant les durées.
      • Sélection Durée variable : Sélectionnez le champ représentant les durées.
    • Les données contiennent les heures de début et d'arrêt : Les données comprennent un champ représentant les heures de début et un champ représentant les temps d'arrêt.
      • Sélectionnez l'heure de début/variable de censure gauche : Sélectionnez le champ représentant les heures de début.
      • Sélectionnez la variable de censeur de fin/droit : Sélectionnez le champ représentant les heures de fin.
  • Censure :
    • Les données sont censurées à gauche : Les données comprennent un champ représentant 0/1 censure du début de la vie de l'enregistrement.
      • Sélectionnez variable de censure de gauche : Sélectionnez une variable 0/1, où 0 représente la censure, et 1 indique que la durée de vie d'un enregistrement a commencé à l'heure de début ou à 0 (si "Data contient des durées" a été spécifié e plus tôt).
    • Les données sont censurées à droite : Les données comprennent un champ représentant 0/1 truncation de la fin de la vie de l'enregistrement.
      • Sélectionnez variable de censure de droite : Sélectionnez une variable 0/1, où 0 représente la censure et 1 indique que la durée de vie d'un enregistrement s'est terminée à la fin ou à la durée (si les « données contiennent des durées » a été spécifiée plus tôt).

Utilisez l' onglet options d'analyse pour mieux définir la façon dont l'analyse est calculée.

  • Estimation Kaplan-Meier : Cette option trouvera la courbe de survie d'un jeu de données avec une option de groupepar par une variable.
    • Sélectionner champ pour regrouper par: Cette option permet de comparer les courbes de survie de différents groupes.
      • Sélectionnez la variable de regroupement : Sélectionnez le champ correspondant à la variable de regroupement.
    • Utilisez l'intervalle de confiance : Cette option affichera les limites supérieures et inférieures pour le tracé de l'estimation KM ainsi que dans son tableau.
      • Niveau de confiance des intrants : Entrez le niveau de confiance auquel calculer les limites supérieures et inférieures pour l'estimation km.
    • Cox Risques proportionnels: Utilisez pour voir l'impact et l'importance des covariates affectant la courbe de survie.
      • Sélectionnez les variables prédictives : Au moins un doit être sélectionné.
      • Méthode de manipulation de la cravate : La méthode par laquelle faire face aux temps liés.
      • Inclure les poids des cas : Cette option permet la sélection d'un champ contenant des poids pour chaque enregistrement.
        • Sélectionnez Poids spécifiant de champ : Sélectionnez le champ contenant des poids de cas.

Utilisez l' onglet options graphiques pour définir les commandes de la sortie graphique.

  • Taille de l'intrigue: Sélectionnez pouces ou centimètres pour la taille du graphique.
  • Résolution du graphique : sélectionnez la résolution du graphique en points par pouce : 1x (96 ppp) ; 2x (192 PPP) ; ou 3x (288 PPP). Une résolution basse produit un fichier de plus petite taille et facilite la visualisation sur un moniteur. Une résolution élevée produit un fichier de plus grande taille avec une qualité d’impression supérieure.

Afficher la sortie

Connectez un outil Explorateur à chaque ancrage de sortie pour afficher les résultats.

O ancre: se compose d'une table du modèle sérialisé avec le nom du modèle et la taille de l'objet. La disponibilité de différents modèles dépend de la sélection de l’option « Type d’analyse » sous « Options d’analyse ».

  • Analyse récapitulative - Objet Surv, objet Estimation de Kaplan-Meier
  • Analyse de regroupement - Objet Surv, objet Estimation de Kaplan-Meier, objet Risques proportionnels de Cox
  • Analyse factorielle - Objet Surv, objet Risques proportionnels de Cox

Le modèle Risques proportionnels de Cox est directement accessible à partir du deuxième élément de la sortie de la sortie O. Si ce modèle est 'model', les objets Surv et KMest sont accessibles à 'model$surv' et 'model$KMest', respectivement.

R ancre: se compose des extraits de rapport générés par l'outil d'analyse de survie, en fonction du choix de "type d'analyse" sous "options d'analyse".

  • Analyse récapitulative - Statistiques récapitulatives et graphique de la fonction de survie.
  • Analyse de regroupement - Statistiques récapitulatives ; résultats observés vs résultats attendus pour chaque groupe ; résultats des tests de comparaison de groupes pour déterminer la similarité des groupes pour les tests Logrank, Rapport de vraisemblance et Wald ; graphique comparant les courbes de survie de différents groupes ; et courbes de survie distinctes et courbes de risques cumulatifs pour chaque groupe.
  • Analyse factorielle - Statistiques récapitulatives ; résultats des tests d’analyse factorielle des variables prédictives pour les tests Logrank, Rapport de vraisemblance et Wald ; et récapitulatif du modèles Risques proportionnels de Cox détaillant l’impact des prédicteurs.

D ancre: pour l'analyse sommaire et l'analyse de regroupement (auquel cas un champ supplémentaire est ajouté en spécifiant le groupe), cela construit l'estimation de Kaplan-Meier pour les courbes de survie. Pour l’analyse factorielle, cette option n’est pas fournie.

https://en.wikipedia.org/wiki/Survival_analysishttps://en.wikipedia.org/wiki/Survival_analysis
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.htmlhttps://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.html

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