Анализът на оцеляването е клон на статистиката, използван в биостатистиката за анализ на данните от времето до събитието. Това включва изучаване на времето до настъпване на интересно събитие. Както при всеки статистически метод, анализът на преживяемостта се основава на няколко ключови допускания и е важно да се тестват тези допускания, за да се гарантира надеждността и валидността на резултатите.
Ключови допускания в анализа на оцеляването
Има няколко ключови допускания в анализа на оцеляването, които са от съществено значение за точното тълкуване на резултатите:
- Неинформативно цензуриране: Това предположение предполага, че вероятността дадено събитие да се случи или да бъде цензурирано не е свързано с истинското време на събитието. С други думи, процесът на цензуриране не трябва да се влияе от времето до събитието.
- Функция за оцеляване: Функцията за оцеляване представлява вероятността субектът да оцелее след определено време. Предполага се, че функцията на оцеляване е намаляваща функция на времето, което означава, че вероятността за оцеляване намалява с времето.
- Независимост на цензурирането: Това предположение гласи, че времената на цензуриране трябва да са независими от времето на оцеляване. С други думи, причината за цензурирането не трябва да е свързана с основното време на оцеляване.
- Пропорционални опасности: Това предположение е специфично за модела на пропорционалните опасности на Кокс и предполага, че степента на опасност за всеки двама индивида е пропорционална по всяко време. Ако това предположение е валидно, моделът на пропорционалните опасности на Кокс може да се използва за оценка на ефектите на ковариатите върху времето за оцеляване.
Тестване на ключовите допускания
След като бъдат направени тези ключови допускания, става наложително да ги тествате, за да проверите дали са верни в набора от данни. Използват се няколко метода за тестване на тези предположения:
- Криви на Каплан-Майер: Те се използват за визуална оценка на предположението за намаляваща функция на оцеляване. Кривите на Каплан-Майер изобразяват вероятността за оцеляване спрямо времето и могат да помогнат да се определи дали предположението за намаляваща функция на оцеляване е валидно.
- Остатъци на Cox-Snell: Тези остатъци се използват за оценка на предположението за пропорционални опасности. Отклоненията от правата линия на графиката на остатъците на Cox-Snell спрямо логаритмичното време биха показали нарушение на предположението за пропорционални опасности.
- Log-rank тест: Този тест се използва за оценка на равенството на кривите на оцеляване за различни групи. Когато се сравняват две или повече групи, значителен резултат би показал нарушение на предположението за неинформативно цензуриране.
- Остатъци от Шьонфелд: Тези остатъци се използват за оценка на предположението за пропорционалност в модела на пропорционалните опасности на Кокс. Ако има модел в остатъците на Шьонфелд във времето, това би означавало нарушение на предположението за пропорционалност.
Практически приложения в биостатистиката
Анализът на преживяемостта има широко приложение в биостатистиката, особено при анализа на данни от клинични изпитвания, епидемиологични проучвания и медицински изследвания. Като разбират ключовите допускания и ги тестват стриктно, изследователите могат да осигурят валидността на своите констатации и да направят точни изводи за времето до резултатите от събитието.
В заключение, анализът на оцеляването разчита на няколко ключови допускания и тестването на тези допускания е от решаващо значение за гарантиране на валидността на резултатите. Като използват различни статистически методи и техники, изследователите могат да проверят дали предположенията са верни и да приложат констатациите, за да вземат информирани решения в биостатистиката.