ランドマーク（LM）解析とは スーパーランドマーク解析とは 必要なパッケージとデータの読み込み 使用するスーパーランドマーク解析の概要 cutLM( )を使ってLM解析用データセットを準備する。 おわりに 参考資料 ランドマーク（LM）解析とは Immortal time b…

Immortal time biasとは ランドマーク（LM）解析とは dynpredパッケージを使ってシンプルなLM解析を行う 必要なパッケージの読み込みと模擬データ作成 元データを通常どおり解析する cutLM( )を使ってランドマーク解析を行う cutLM( )を使わない場合 おわり…

最終的に必要なデータ構造 tmerge( )でデータ整形する 3つのデータを用意する tstart, tstopを追加する 時間依存性共変量データを追加する イベント発生データを追加する 累積回数を追加する Cox比例ハザードモデルで解析する おわりに 参考資料 生存時間デ…

イベント1種類, 1人1回まで（単純型, simple type） イベント1種類, 1人2回以上可（反復型, repeated type） イベント複数種類, 1人1回まで（競合型, competing type） イベント複数種類, 1人2回以上可（多状態型, multi-state type） おわりに 参考資料 The…

パッケージとデータの準備 補対数-対数プロットを使って検証する Schoenfeld残差を使って検証する ggcoxdiagnostics( )を使って残差プロットを描く 時間依存性共変量を使って検証する おわりに 参考資料 Cox比例ハザードモデル（Cox proportional hazard mod…