Analiza preživljavanja je statistička metoda koja se koristi za analizu vremena do događaja od interesa. Obično se koristi u biostatistici za proučavanje podataka od vremena do događaja, kao što je vrijeme do smrti, recidiva ili oporavka u kliničkim ispitivanjima i epidemiološkim studijama. Razumijevanje načela i pretpostavki analize preživljavanja presudno je za istraživače i statističare kako bi mogli donijeti valjane zaključke iz podataka.
Načela analize preživljavanja
Analiza preživljavanja temelji se na nekoliko ključnih načela koja podupiru njezine statističke metode i tumačenja. Ova načela uključuju:
- Cenzuriranje: Analiza preživljavanja uzima u obzir cenzuriranje, gdje se događaj od interesa nije dogodio za neke pojedince do kraja studije. To može biti zbog gubitka praćenja ili kraja studije. Cenzura je važan faktor u analizi preživljavanja i mora se na odgovarajući način razmotriti u statističkoj analizi.
- Podaci od vremena do događaja: Temeljni koncept analize preživljavanja je analiza podataka od vremena do događaja. Usredotočuje se na vrijeme dok se događaj ne dogodi i ispituje odnos između vremena i kovarijabli od interesa.
- Funkcija opasnosti: Funkcija opasnosti opisuje trenutnu stopu pojavljivanja događaja od interesa u određeno vrijeme, s obzirom da je pojedinac preživio do tog vremena. To je temeljni koncept u analizi preživljavanja i pruža uvid u rizik doživljavanja događaja u različitim vremenskim točkama.
- Funkcija preživljavanja: Funkcija preživljavanja, često označena kao S(t), predstavlja vjerojatnost preživljavanja nakon vremena t. To je središnji koncept u analizi preživljavanja i koristi se za procjenu vjerojatnosti preživljavanja u različitim vremenskim točkama.
Pretpostavke analize preživljavanja
Analiza preživljavanja oslanja se na određene pretpostavke kako bi se osigurala valjanost statističkih zaključaka. Ove pretpostavke uključuju:
- Neinformativna cenzura: Jedna od ključnih pretpostavki je da je cenzura neinformativna, što znači da pojavljivanje (ili nedogađanje) događaja za cenzurirani subjekt ne bi trebalo pružiti nikakvu informaciju o tome kada bi se događaj dogodio da nije bio cenzuriran. Kršenje ove pretpostavke može dovesti do pristranih rezultata.
- Neovisna cenzura: Druga pretpostavka je neovisnost cenzure, pri čemu se pretpostavlja da su vremena cenzuriranja različitih pojedinaca neovisna jedna o drugoj. Ova je pretpostavka ključna za valjanost statističkih metoda u analizi preživljavanja.
- Proporcionalne opasnosti: Pretpostavka o proporcionalnim opasnostima pretpostavlja da su funkcije opasnosti različitih skupina ili kovarijabli proporcionalne tijekom vremena. Ova je pretpostavka ključna za Coxov model proporcionalnih opasnosti, široko korištenu metodu u analizi preživljavanja. Povreda ove pretpostavke može utjecati na točnost procijenjenih učinaka kovarijabli na preživljenje.
- Kontinuirano vrijeme: Analiza preživljavanja pretpostavlja da se vrijeme mjeri na kontinuiranoj ljestvici, a ne u diskretnim intervalima. Ova pretpostavka omogućuje preciznije modeliranje odnosa između vremena i događaja od interesa.
Primjena u biostatistici
U području biostatistike, analiza preživljavanja igra ključnu ulogu u proučavanju različitih ishoda i događaja povezanih sa zdravljem. Primjenjuje se u:
- Klinička ispitivanja: Analiza preživljenja koristi se za procjenu učinkovitosti medicinskih tretmana i intervencija analizom vremena do pojave određenog događaja, kao što je recidiv, progresija ili smrt.
- Epidemiološke studije: Epidemiolozi koriste analizu preživljavanja kako bi istražili vrijeme do početka bolesti, napredovanje stanja ili pojavu određenih ishoda u populacijskim studijama.
- Istraživanje javnog zdravlja: Analiza preživljenja koristi se u istraživanju javnog zdravlja za analizu vremena do oporavka, trajanja preživljenja bez bolesti i drugih relevantnih krajnjih točaka u kontekstu preventivnih intervencija i programa promicanja zdravlja.
Biostatističari i istraživači u području biostatistike koriste analizu preživljavanja kako bi dobili uvid u čimbenike koji utječu na ishode vremena do događaja i kako bi donijeli informirane odluke o kliničkim i javnozdravstvenim intervencijama.