Analiza de supraviețuire este o ramură a statisticii utilizată în biostatistică pentru a analiza datele timp până la eveniment. Implică studierea timpului până când apare un eveniment de interes. Ca și în cazul oricărei metode statistice, analiza supraviețuirii se bazează pe mai multe ipoteze cheie și este important să se testeze aceste ipoteze pentru a asigura fiabilitatea și validitatea rezultatelor.
Ipoteze cheie în analiza supraviețuirii
Există mai multe ipoteze cheie în analiza supraviețuirii care sunt esențiale pentru interpretarea corectă a rezultatelor:
- Cenzurare non-informativă: Această ipoteză implică faptul că probabilitatea ca un eveniment să se producă sau să fie cenzurat nu este legată de timpul real al evenimentului. Cu alte cuvinte, procesul de cenzură nu ar trebui să fie influențat de timpul până la eveniment.
- Funcția de supraviețuire: Funcția de supraviețuire reprezintă probabilitatea ca un subiect să supraviețuiască peste un anumit timp. Se presupune că funcția de supraviețuire este o funcție descrescătoare a timpului, ceea ce înseamnă că probabilitatea de supraviețuire scade în timp.
- Independența cenzurii: Această ipoteză afirmă că timpii de cenzură trebuie să fie independenți de timpii de supraviețuire. Cu alte cuvinte, motivul cenzurii nu ar trebui să fie legat de timpul de supraviețuire subiacent.
- Riscuri proporționale: Această ipoteză este specifică modelului de pericole proporționale Cox și implică faptul că rata de pericol pentru oricare doi indivizi este proporțională în orice moment. Dacă această ipoteză este valabilă, modelul hazardelor proporționale Cox poate fi utilizat pentru a estima efectele covariatelor asupra timpului de supraviețuire.
Testarea ipotezelor cheie
Odată ce aceste ipoteze cheie sunt făcute, devine imperativ să le testați pentru a verifica dacă sunt adevărate în setul de date. Pentru a testa aceste ipoteze sunt utilizate mai multe metode:
- Curbele Kaplan-Meier: Acestea sunt folosite pentru a evalua vizual presupunerea unei funcții de supraviețuire în scădere. Curbele Kaplan-Meier prezintă probabilitatea de supraviețuire în timp și pot ajuta la determinarea dacă presupunerea unei funcții de supraviețuire în scădere este valabilă.
- Reziduuri Cox-Snell: Aceste reziduuri sunt utilizate pentru a evalua ipoteza pericolelor proporționale. Abaterile de la o linie dreaptă pe o diagramă de reziduuri Cox-Snell față de timp-log ar indica o încălcare a ipotezei hazardului proporțional.
- Testul log-rank: Acest test este utilizat pentru a evalua egalitatea curbelor de supraviețuire pentru diferite grupuri. Când se compară două sau mai multe grupuri, un rezultat semnificativ ar indica o încălcare a ipotezei cenzurii non-informative.
- Reziduuri Schoenfeld: Aceste reziduuri sunt utilizate pentru a evalua ipoteza proporționalității în modelul de hazarduri proporționale Cox. Dacă există un model în reziduurile Schoenfeld în timp, ar indica o încălcare a ipotezei de proporționalitate.
Aplicații practice în biostatistică
Analiza supraviețuirii are aplicații largi în biostatistică, în special în analiza datelor din studiile clinice, studiile epidemiologice și cercetarea medicală. Înțelegând ipotezele cheie și testându-le riguros, cercetătorii pot asigura validitatea constatărilor lor și pot face inferențe precise cu privire la timpul până la rezultatele evenimentului.
În concluzie, analiza supraviețuirii se bazează pe mai multe ipoteze cheie, iar testarea acestor ipoteze este crucială pentru a asigura validitatea rezultatelor. Prin folosirea diferitelor metode și tehnici statistice, cercetătorii pot verifica dacă ipotezele sunt adevărate și pot aplica rezultatele pentru a lua decizii informate în biostatistică.