Eloonjäämisanalyysi on tilasto, jota käytetään biostatistiikassa analysoimaan tapahtumaan kuluvaa dataa. Se sisältää ajan tutkimisen, kunnes kiinnostava tapahtuma tapahtuu. Kuten kaikki tilastolliset menetelmät, eloonjäämisanalyysi perustuu useisiin keskeisiin oletuksiin, ja on tärkeää testata näitä oletuksia tulosten luotettavuuden ja oikeellisuuden varmistamiseksi.
Keskeiset oletukset selviytymisanalyysissä
Eloonjäämisanalyysissä on useita keskeisiä oletuksia, jotka ovat olennaisia tulosten tarkan tulkinnan kannalta:
- Ei-informatiivinen sensurointi: Tämä oletus viittaa siihen, että tapahtuman tapahtumisen tai sensuroinnin todennäköisyys ei liity tapahtuman todelliseen aikaan. Toisin sanoen tapahtumaan kuluvan ajan ei pitäisi vaikuttaa sensuuriprosessiin.
- Selviytymisfunktio: Selviytymisfunktio edustaa todennäköisyyttä, että kohde selviää tietyn ajan jälkeen. Oletetaan, että eloonjäämisfunktio on laskeva ajan funktio, mikä tarkoittaa, että eloonjäämisen todennäköisyys pienenee ajan myötä.
- Sensuroinnin riippumattomuus: Tämä oletus sanoo, että sensurointiaikojen on oltava riippumattomia selviytymisajoista. Toisin sanoen sensuroinnin syyn ei pitäisi liittyä taustalla olevaan selviytymisaikaan.
- Suhteelliset vaarat: Tämä oletus on erityinen Coxin suhteellisten vaarojen mallille ja viittaa siihen, että minkä tahansa kahden henkilön vaarasuhde on aina verrannollinen. Jos tämä oletus pitää paikkansa, Coxin suhteellista vaaramallia voidaan käyttää arvioimaan kovariaattien vaikutusta eloonjäämisaikaan.
Keskeisten oletusten testaus
Kun nämä keskeiset oletukset on tehty, on välttämätöntä testata ne sen varmistamiseksi, pitävätkö ne paikkansa tietojoukossa. Näiden oletusten testaamiseen käytetään useita menetelmiä:
- Kaplan-Meier-käyrät: Näitä käytetään arvioimaan visuaalisesti oletus eloonjäämisfunktion vähenemisestä. Kaplan-Meier-käyrät kuvaavat selviytymistodennäköisyyttä ajan funktiona ja voivat auttaa määrittämään, pitääkö oletus eloonjäämisfunktion vähenemisestä paikkansa.
- Cox-Snell-jäämät: Näitä jäännöksiä käytetään suhteellisten vaarojen arvioimiseen. Poikkeamat suorasta viivasta Cox-Snellin jäännösten ja log-ajan funktiona osoittaisivat suhteellisten vaarojen oletuksen rikkomista.
- Log-rank Test: Tätä testiä käytetään selviytymiskäyrien tasa-arvon arvioimiseen eri ryhmille. Kun verrataan kahta tai useampaa ryhmää, merkittävä tulos osoittaisi ei-informatiivisen sensuroinnin oletuksen rikkomista.
- Schoenfeldin jäännökset: Näitä jäännöksiä käytetään suhteellisuusoletuksen arvioimiseen Coxin suhteellisten vaarojen mallissa. Jos Schoenfeldin jäännöksissä on kaava ajan mittaan, se osoittaisi suhteellisuusoletuksen rikkomista.
Käytännön sovellukset biostatistiikassa
Eloonjäämisanalyysillä on laajat sovellukset biostatistiikassa, erityisesti kliinisten tutkimustietojen, epidemiologisten tutkimusten ja lääketieteellisen tutkimuksen analysoinnissa. Ymmärtämällä keskeiset oletukset ja testaamalla niitä tarkasti tutkijat voivat varmistaa havaintojensa paikkansapitävyyden ja tehdä tarkkoja johtopäätöksiä ajasta tapahtuman tuloksiin.
Yhteenvetona voidaan todeta, että eloonjäämisanalyysi perustuu useisiin keskeisiin oletuksiin, ja näiden oletusten testaaminen on ratkaisevan tärkeää tulosten oikeellisuuden varmistamiseksi. Erilaisten tilastollisten menetelmien ja tekniikoiden avulla tutkijat voivat varmistaa, pitävätkö olettamukset paikkansa, ja soveltaa tuloksia tietoon perustuviin päätöksiin biostatistiikassa.