Analisis Survival Cox Proportional Hazard dengan Estimasi Maximum Likelihood dan Firth’s Penalized Likelihood

ABSTRAK:

Analisis ketahanan hidup merupakan metode statistika yang digunakan untuk menganalisis waktu survival pasien. Salah satu metode yang digunakan adalah regresi Cox Proportional Hazard. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat kecocokan model Cox Proportional Hazard menggunakan estimasi Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan Firth’s Penalized Likelihood pada data survival pasien Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC), serta menganalisis model dengan performa terbaik dalam menggambarkan pola survival pasien NSCLC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap ketahanan hidup pasien NSCLC adalah stadium kanker dan jenis histologi. Pasien dengan Stadium IV memiliki risiko kematian 2,3 kali lebih tinggi dibandingkan Stadium III, sedangkan pasien dengan histologi Squamous memiliki risiko kematian 1,7 kali lebih tinggi dibandingkan Adenocarcinoma. Hasil perbandingan model menunjukkan bahwa model dengan estimasi Firth’s Penalized Likelihood memiliki nilai AIC yang lebih rendah, sedangkan model dengan estimasi Maximum Likelihood memiliki performa kalibrasi yang lebih baik sehingga dipilih sebagai model yang lebih baik pada penelitian ini.

ABSTRACT:

Survival analysis is a statistical method used to analyze patients’ survival time. One method commonly used is the Cox Proportional Hazard regression model. This study aimed to compare the goodness-of-fit of Cox Proportional Hazard models estimated using Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Firth’s Penalized Likelihood on survival data of Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) patients, as well as to analyze the model with the best performance in describing the survival pattern of NSCLC patients. The results showed that cancer stage and histological type significantly affected the survival of NSCLC patients. Patients with Stage IV had a mortality risk 2.3 times higher than those with Stage III, while patients with Squamous histology had a mortality risk 1.7 times higher than those with Adenocarcinoma. Model comparison results indicated that the model estimated using Firth’s Penalized Likelihood achieved a lower Akaike Information Criterion (AIC) value, whereas the model estimated using Maximum Likelihood Estimation demonstrated better calibration performance. Therefore, the MLE-based model was considered more suitable for the data analyzed in this study

مستخلص البحث:

ستخدم حتليل البقاء بوصفه طريقة إحصائية لتحليل زمن بقاء املرضى، واستخدم منوذج احندار كس للخطرالنسيب بوصفه أحد األساليب املستخدمة يف هذا اجملال. وهدفت الدراسة إىل مقارنة مدى مالءمة منوذج كو النسيب ابستخدام تقدير اإلمكان األعظم (MLE)وتقدير فريث االحتمايل املُعاقَب يف بياانت بقاء مرضى سرطان الرئة ذو اخلالاي غري الصغرية (NSCLC)كذلك حتليل النموذج ذي األداء األفضل يف وصف منط البقاء لدى املرضى، و. وأظهرت النتائج أن مرحلة السرطان والنوع النسيجي أثّرا أتثريًا معنواي ً يف بقاء املرضى. وامتلك املرضى يف املرحلة الرابعة خطر وفاة أعلى مبقدار2.3مرة مقارنة ابملرحلة الثالثة، يف حني امتلك املرضى ذوو النسيج احلرشفي خطر وفاة أعلى مبقدار1.7 كما أظهرت نتائج املقارنة أن منوذج فريث حقق قيمة كارسينوما.مرة مقارنة ابألدينو (AIC)أقل، بينما أظهر منوذج اإلمكان األعظم أداء ً أفضل من حيث املعايرة، ولذلك اختري بوصفه النموذج األفضل يف هذه الدراسة