Abstract

Regressionsmodelle für stetige, binäre, ordinale und nominale Zielgrößen werden in Biostatistik und Epidemiologie ohne wesentliche Bedenken und zurecht mit parametrischen Annahmen berechnet. Es ist bemerkenswert, dass dieses Prinzip nicht auch für Regressionsmodelle für Überlebenszeiten gilt, wo nahezu ausschließlich ein semiparametrisches Modell, das Proportional Hazard- oder Cox-Modell, verwendet wird. Dies ist umso erstaunlicher, da die Liste der Nachteile (Erschwerte Kommunizierbarkeit des Hazard Ratios, impliziter Selektionsbias sogar in randomisierten Studien, Non-Collapsibility, Interpretation auf einer Wahrscheinlichkeits- und nicht auf der eigentlich interessierenden Zeitskala) des Cox-Modells lang ist. Gänzlich mysteriös wird die Angelegenheit dadurch, dass es parametrische Überlebenszeitmodelle sogar schon vor dem Cox-Modell gab, diese nicht schwerer zu verstehen oder zu berechnen sind und, vor allem, die genannten Nachteile nicht haben.

Im Vortrag werden die Nachteile des Cox-Modells und die Vorteile der parametrischen Überlebenszeitmodelle gegenübergestellt und diskutiert.