Uma escolha popular para relacionar a função hazard e um ...

Logo que as estimativas dos ML forem obtidas estamos interessados em fazer inferências estatísticas
sobre os hazard ratios (HR) definidos em termos dessas estimativas. O HR estimado é calculado ao
elevar ao expoente o coeficiente de uma variável de exposição (0,1) de interesse.
De notar que o modelo em que não há termos de interacção envolve exposição.
Em geral o HR é definido como o risco de um indivíduo dividido pelo risco para outro indivíduo. Os
dois indivíduos que estão a ser comparados podem ser distinguidos pelos valores do conjunto de
variáveis preditivas, ou seja os X
HR=h(t,X * ) /h(t,X) HR=
X*=(X* 1, X* 2,…., X* p) e X=(X 1, X 2,…., X p)
representam os conjuntos dos X para os dois indivíduos
HR=exp [
p
∑ =
i 1
β i (X i * -Xi )] é mais fácil interpretar o HR superior a 1, em que HR excede o
valor nulo igual a 1
O X * corresponde ao grupo com maior risco, o grupo placebo e X o grupo
tratamento com menor risco.
Suponhamos que só temos uma variável de interesse X1 que é a variável de exposição (0,1) logo p=1 .
Logo o hazard ratio que compara expostos com não expostos é obtido por X*=1 e X=0 na formula da
razão de risco.
O valor estimado do HR é exp[β1(1-0) ]= e β1 .
h
h
0
0
( t ) e
( t ) e
p
∑
i = 1
p
∑
i = 1
β
β
i
i
X
X
*
i
i
REGRA GERAL : Se X1 é a variável de exposição (0,1) então HR= e β1 = efeito
da exposição ajustada para as outras variáveis