Overlevelsesanalyse er en gren af statistik, der bruges i biostatistik til at analysere tid til begivenhedsdata. Det indebærer at studere tiden, indtil en begivenhed af interesse indtræffer. Som med enhver statistisk metode er overlevelsesanalyse baseret på flere centrale antagelser, og det er vigtigt at teste disse antagelser for at sikre pålideligheden og validiteten af resultaterne.
Nøgleantagelser i overlevelsesanalyse
Der er flere nøgleantagelser i overlevelsesanalyse, som er afgørende for den nøjagtige fortolkning af resultaterne:
- Ikke-informativ censurering: Denne antagelse indebærer, at sandsynligheden for, at en begivenhed indtræffer eller bliver censureret, ikke er relateret til det sande begivenhedstidspunkt. Med andre ord bør censureringsprocessen ikke være påvirket af tidspunktet til begivenheden.
- Overlevelsesfunktion: Overlevelsesfunktionen repræsenterer sandsynligheden for, at et individ vil overleve ud over en vis tid. Det antages, at overlevelsesfunktionen er en aftagende funktion af tiden, hvilket betyder, at sandsynligheden for overlevelse falder over tid.
- Uafhængighed af censur: Denne antagelse siger, at censureringstider skal være uafhængige af overlevelsestiderne. Med andre ord bør årsagen til censur ikke være relateret til den underliggende overlevelsestid.
- Proportional Hazards: Denne antagelse er specifik for Cox proportional hazards-modellen og indebærer, at fareprocenten for to personer er proportional til enhver tid. Hvis denne antagelse holder, kan Cox proportional hazards-modellen bruges til at estimere virkningerne af kovariater på overlevelsestiden.
Test af nøgleantagelserne
Når først disse nøgleantagelser er lavet, bliver det bydende nødvendigt at teste dem for at verificere, om de holder stik i datasættet. Der bruges flere metoder til at teste disse antagelser:
- Kaplan-Meier-kurver: Disse bruges til visuelt at vurdere antagelsen om en faldende overlevelsesfunktion. Kaplan-Meier-kurver plotter overlevelsessandsynligheden mod tid og kan hjælpe med at bestemme, om antagelsen om en faldende overlevelsesfunktion holder.
- Cox-Snell-rester: Disse restprodukter bruges til at vurdere antagelsen om proportional fare. Afvigelser fra en lige linje på et plot af Cox-Snell-rester versus log-tid ville indikere en overtrædelse af antagelsen om proportional fare.
- Log-rank test: Denne test bruges til at vurdere ligheden af overlevelseskurver for forskellige grupper. Når man sammenligner to eller flere grupper, ville et signifikant resultat indikere en overtrædelse af antagelsen om ikke-informativ censur.
- Schoenfeld-residualer: Disse residualer bruges til at vurdere proportionalitetsantagelsen i Cox proportional hazards-modellen. Hvis der er et mønster i Schoenfeld-residualerne over tid, ville det tyde på en overtrædelse af proportionalitetsantagelsen.
Praktiske anvendelser i biostatistik
Overlevelsesanalyse har bred anvendelse i biostatistik, især i analyse af kliniske forsøgsdata, epidemiologiske undersøgelser og medicinsk forskning. Ved at forstå de vigtigste antagelser og teste dem grundigt, kan forskere sikre gyldigheden af deres resultater og drage nøjagtige konklusioner om tidspunktet til begivenhedsresultater.
Som konklusion bygger overlevelsesanalyse på flere centrale antagelser, og at teste disse antagelser er afgørende for at sikre validiteten af resultaterne. Ved at anvende forskellige statistiske metoder og teknikker kan forskere verificere, om antagelserne holder stik, og anvende resultaterne til at træffe informerede beslutninger i biostatistik.