Survival Analysis: Eine Untersuchung von Covid-19 Patientendaten

Abstract

Ziel dieser Arbeit ist es die Realisierbarkeit einer Cox-Regression (CPH-Modell) für Covid-19 Patienten zu prüfen. Dafür wird das konstruierte Modell anhand von eingeführten Diagnostik-Methoden ausgewertet und mittels vorgestellter Erweiterungen modifiziert. Weiterhin wurde eine stichprobenartige Analyse der relevanten Literatur durchgeführt. Die Literaturanalyse hat aufgezeigt, dass die zugrundeliegenden Modell-Annahmen in lediglich 40% der untersuchten Artikel nachvollziehbar geprüft wurden. Der Neuigkeitswert dieser Arbeit begründet sich darin, dass gezeigt werden konnte, dass ein konventionelles CPHModell für den untersuchten Covid-19 Datensatz unangemessen ist. Um das CPH-Modell anwenden zu können war es notwendig die funktionale Form einer Variable anzupassen, Ausreißer zu entfernen, Zeitinteraktionsterme aufzunehmen und den Datensatz aufzuteilen. Schließlich konnte so ein finales Modell erstellt werden, welches alle Annahmen erfüllt. Allerdings erscheinen vier der geschätzten Koeffizienten fragwürdig. Daher ist die Angemessenheit des erweiterten Modells zweifelhaft. Dies impliziert, dass bei Anwendung des CPH-Modells auf Covid-19 Datensätzen die Erfüllung der Modell-Annahmen genauesten überprüft und bei Nichterfüllung robustere Schätzmethoden verwendet werden sollten.

Keywords: Covid-19; Cox-Regression; CPH-Model; Proportional Hazards Model; Survival Analysis.