Анализ выживаемости — это раздел статистики, используемый в биостатистике для анализа данных о времени до события. Он включает в себя изучение времени до наступления интересующего события. Как и любой статистический метод, анализ выживаемости основан на нескольких ключевых предположениях, и важно проверить эти предположения, чтобы гарантировать надежность и достоверность результатов.
Ключевые предположения в анализе выживаемости
В анализе выживаемости существует несколько ключевых допущений, которые необходимы для точной интерпретации результатов:
- Неинформативная цензура. Это предположение подразумевает, что вероятность того, что событие произойдет или будет подвергнуто цензуре, не связана с истинным временем события. Другими словами, на процесс цензуры не должно влиять время до события.
- Функция выживания: Функция выживания представляет собой вероятность того, что субъект выживет после определенного времени. Предполагается, что функция выживания является убывающей функцией времени, а это означает, что вероятность выживания со временем уменьшается.
- Независимость цензуры. Это предположение гласит, что время цензуры должно быть независимым от времени выживания. Другими словами, причина цензуры не должна быть связана с основным временем выживания.
- Пропорциональные риски. Это допущение характерно для модели пропорциональных рисков Кокса и подразумевает, что уровень риска для любых двух людей всегда пропорционален. Если это предположение верно, модель пропорциональных рисков Кокса можно использовать для оценки влияния ковариат на время выживания.
Проверка ключевых предположений
После того, как эти ключевые предположения сделаны, становится обязательным проверить их, чтобы убедиться, что они верны в наборе данных. Для проверки этих предположений используется несколько методов:
- Кривые Каплана-Мейера: используются для визуальной оценки предположения об уменьшении функции выживания. Кривые Каплана-Мейера отображают зависимость вероятности выживания от времени и могут помочь определить, справедливо ли предположение об убывающей функции выживания.
- Остатки Кокса-Снелла: Эти остатки используются для оценки предположения о пропорциональных рисках. Отклонения от прямой линии на графике остатков Кокса-Снелла в зависимости от логарифмического времени будут указывать на нарушение предположения о пропорциональных рисках.
- Лог-ранговый тест: этот тест используется для оценки равенства кривых выживаемости для разных групп. При сравнении двух или более групп значимый результат будет указывать на нарушение предположения о неинформативной цензуре.
- Остатки Шенфельда: эти остатки используются для оценки предположения о пропорциональности в модели пропорциональных рисков Кокса. Если в остатках Шенфельда с течением времени наблюдается закономерность, это будет указывать на нарушение предположения о пропорциональности.
Практическое применение в биостатистике
Анализ выживаемости имеет широкое применение в биостатистике, особенно при анализе данных клинических испытаний, эпидемиологических исследований и медицинских исследований. Понимая ключевые предположения и тщательно их проверяя, исследователи могут обеспечить достоверность своих выводов и сделать точные выводы о времени наступления результатов.
В заключение, анализ выживаемости опирается на несколько ключевых предположений, и проверка этих предположений имеет решающее значение для обеспечения достоверности результатов. Используя различные статистические методы и приемы, исследователи могут проверить, верны ли предположения, и применить полученные результаты для принятия обоснованных решений в биостатистике.