Step‐function covariate effects in the proportional‐hazards model

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Abstract
We describe some computationally efficient methods for building proportional‐hazards models with piecewise constant relative risk functions. The proposed techniques can be used to fit and assess a single step‐function (changepoint) term or as flexible exploratory survival‐data analysis tools. In addition, these tools can be used to include step‐function terms in more general proportional‐hazards models such as tree‐based models. An application to the development of prognostic groups based on data from a clinical trial for myeloma is presented.Nous décrivons quelques méthodes de calcul efficaces pour construire des modèles de risques proportionnels avec des functions de risque constantes par pièces. Les techniques proposés peuvent ětre utilisées pour ajuster et évaluer un terme fonction par étage/point de changement ou comme un outil d'analyse flexible d'exploration de données de survie. De plus, ces outils peuvent ětre utilisés pour inclure des termes fonctions par étages dans des modèles de risques proportionnels plus généraux tels que les modèles à base d'arbres. Une application au développement de groupes de prognostiques basée sur des données d'une enquète sur le myélome est présentée.

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