ঘটনা ঘটল কিনা নয়, কখন ঘটল (relapse, CV event, মৃত্যু পর্যন্ত সময়) — time-to-event data-র জন্য। ফলাফল দেয় hazard ratio (HR)।
উদাহরণ — কেস scenario (illustrative)
🩺 কেস: এক cardiology unit diabetic রোগীদের ৫ বছর follow-up করল — কেউ CV event পেল, কেউ পেল না, কেউ মাঝপথে study ছেড়ে গেল। poor glycaemic control-এ event তাড়াতাড়ি আসে কিনা প্রশ্ন।
• Output: HR (poor glycaemic control) = 1.68 | 95% CI: 1.25–2.26 | Events = 142 | C-index = 0.68
কীভাবে পড়বেন
• HR = 1.68 → poor control-এ যেকোনো মুহূর্তে CV event-এর hazard 68% বেশি।
• Events = 142 → power নির্ভর করে event-এর সংখ্যার উপর, enrolment-এর উপর নয়।
• C-index = 0.68 → discrimination (0.5 = chance, 1.0 = perfect)।
• Censoring সামলায় → যারা study ছাড়ে বা event হয় না, তাদের তথ্যও কাজে লাগায় — এটাই Cox-এর বিশেষত্ব।
💡 মূল কথা: Time-to-event মানে hazard ratio — আর power আসে event থেকে, enrolment থেকে নয়।