Overlevingsanalyse is een statistische methode die wordt gebruikt om de tijd te analyseren totdat een interessante gebeurtenis plaatsvindt. Het wordt vaak gebruikt in de biostatistiek om gegevens over de tijd tot gebeurtenis te bestuderen, zoals de tijd tot overlijden, terugval of herstel in klinische onderzoeken en epidemiologische onderzoeken. Het begrijpen van de principes en aannames van overlevingsanalyse is van cruciaal belang voor onderzoekers en statistici om geldige conclusies uit de gegevens te trekken.
Principes van overlevingsanalyse
Overlevingsanalyse is gebaseerd op verschillende sleutelprincipes die ten grondslag liggen aan de statistische methoden en interpretaties ervan. Deze principes omvatten:
- Censuur: Overlevingsanalyse houdt rekening met censuur, waarbij de gebeurtenis die van belang is voor sommige individuen aan het einde van het onderzoek nog niet heeft plaatsgevonden. Dit kan te wijten zijn aan het verlies van de follow-up of aan het einde van de studie. Censuur is een belangrijke overweging bij de overlevingsanalyse en moet op passende wijze worden aangepakt in de statistische analyse.
- Gegevens over tijd tot gebeurtenis: Het fundamentele concept van overlevingsanalyse is de analyse van gegevens over tijd tot gebeurtenis. Het richt zich op de tijd totdat een gebeurtenis plaatsvindt en onderzoekt de relatie tussen de tijd en de covariabelen die van belang zijn.
- Gevarenfunctie: De gevarenfunctie beschrijft de momentane snelheid waarmee de gebeurtenis van belang op een specifiek tijdstip voorkomt, gegeven het feit dat het individu tot op dat moment heeft overleefd. Het is een fundamenteel concept in de overlevingsanalyse en biedt inzicht in het risico dat de gebeurtenis op verschillende tijdstippen met zich meebrengt.
- Overlevingsfunctie: De overlevingsfunctie, vaak aangeduid als S(t), vertegenwoordigt de waarschijnlijkheid van overleven na tijd t. Het is een centraal concept in overlevingsanalyse en wordt gebruikt om de overlevingskans op verschillende tijdstippen te schatten.
Aannames van overlevingsanalyse
Overlevingsanalyse is gebaseerd op bepaalde aannames om de geldigheid van statistische gevolgtrekkingen te garanderen. Deze veronderstellingen omvatten:
- Niet-informatieve censuur: Een van de belangrijkste aannames is dat censuur niet-informatief is, wat betekent dat het voorkomen (of niet plaatsvinden) van een gebeurtenis voor een gecensureerd onderwerp geen informatie mag opleveren over wanneer de gebeurtenis zou hebben plaatsgevonden als deze niet had plaatsgevonden. gecensureerd. Het schenden van deze veronderstelling kan tot vertekende resultaten leiden.
- Onafhankelijke censuur: Een andere veronderstelling is de onafhankelijkheid van censuur, waarbij wordt aangenomen dat de censuurtijden van verschillende individuen onafhankelijk van elkaar zijn. Deze aanname is cruciaal voor de validiteit van statistische methoden bij overlevingsanalyse.
- Proportionele gevaren: De aanname van proportionele gevaren veronderstelt dat de gevarenfuncties van verschillende groepen of covariaten in de loop van de tijd proportioneel zijn. Deze aanname is essentieel voor het Cox proportionele gevarenmodel, een veelgebruikte methode bij overlevingsanalyse. Schending van deze aanname kan de nauwkeurigheid van de geschatte effecten van covariabelen op de overleving beïnvloeden.
- Continue tijd: Overlevingsanalyse gaat ervan uit dat de tijd op een continue schaal wordt gemeten in plaats van op discrete intervallen. Deze aanname maakt een nauwkeurigere modellering van de relatie tussen tijd en de gebeurtenis van belang mogelijk.
Toepassing in de biostatistiek
Op het gebied van de biostatistiek speelt overlevingsanalyse een cruciale rol bij het bestuderen van verschillende gezondheidsgerelateerde uitkomsten en gebeurtenissen. Het wordt toegepast bij:
- Klinische onderzoeken: Overlevingsanalyse wordt gebruikt om de werkzaamheid van medische behandelingen en interventies te beoordelen door de tijd te analyseren tot het optreden van een specifieke gebeurtenis, zoals terugval, progressie of overlijden.
- Epidemiologische onderzoeken: Epidemiologen gebruiken overlevingsanalyses om de tijd tot het begin van ziekten, de progressie van aandoeningen of het optreden van bepaalde uitkomsten in populatiegebaseerde onderzoeken te onderzoeken.
- Volksgezondheidsonderzoek: Overlevingsanalyse wordt gebruikt in onderzoek naar de volksgezondheid om de tijd tot herstel, de duur van ziektevrije overleving en andere relevante eindpunten in de context van preventieve interventies en gezondheidsbevorderingsprogramma's te analyseren.
Biostatistici en onderzoekers op het gebied van biostatistiek gebruiken overlevingsanalyses om inzicht te krijgen in de factoren die de time-to-event-resultaten beïnvloeden en om weloverwogen beslissingen te nemen over klinische en volksgezondheidsinterventies.