Contexte Métier
Un laboratoire pharmaceutique souhaite évaluer l'efficacité d'un nouveau traitement oncologique en comparant le temps de survie des patients par rapport à un groupe de contrôle, tout en ajustant le modèle sur l'âge et le sexe. L'objectif final est de générer du code pour scorer de futurs patients.
Préparation des Données
Création d'une table de 200 patients avec temps de survie (mois), statut de censure (0=censuré, 1=décès), groupe de traitement, âge et sexe.
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| 2 | DATA casuser.clinical_data; |
| 3 | call streaminit(123); |
| 4 | DO i=1 to 200; |
| 5 | treatment = rand('BERNOULLI', 0.5); |
| 6 | age = 50 + floor(rand('NORMAL') * 10); |
| 7 | IF rand('UNIFORM') < 0.5 THEN sex='F'; |
| 8 | ELSE sex='M'; |
| 9 | hazard = exp(0.5*treatment + 0.02*age); |
| 10 | time = rand('EXPONENTIAL') / hazard; |
| 11 | IF time > 24 THEN DO; |
| 12 | time=24; |
| 13 | STATUS=0; |
| 14 | END; |
| 15 | ELSE STATUS=1; |
| 16 | OUTPUT; |
| 17 | END; |
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| 19 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Exécution du modèle de Cox avec effets explicatifs et génération du code de scoring.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | phreg.cox / TABLE={name="clinical_data"} model={depVars={{name="time"}}, censor="status", censVals={0}, effects={{vars={"treatment", "age", "sex"}}}} code={casOut={name="score_code", replace=TRUE}}; |
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| 5 | RUN; |
| 6 | |
| 7 | QUIT; |
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2
Vérification que la table de code a bien été générée.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.tableInfo / TABLE="score_code"; |
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| 5 | RUN; |
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| 7 | QUIT; |
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Résultat Attendu
Le modèle converge et produit les Hazard Ratios pour les variables treatment, age et sex. La table 'score_code' est créée dans la caslib et contient le code DATA step nécessaire pour prédire le risque sur de nouvelles données.