Analiza przeżycia jest kluczowym narzędziem biostatystyki umożliwiającym badanie czasu do wystąpienia interesującego zdarzenia. Istnieją różne typy technik analizy przeżycia stosowane do analizy danych od czasu do zdarzenia, w tym analiza Kaplana-Meiera, model proporcjonalnych hazardów Coxa, parametryczne modele przeżycia i inne. Każda technika ma swoje mocne strony i zastosowania w biostatystyce i analizie przeżycia.
Analiza Kaplana-Meiera
Analiza Kaplana-Meiera jest metodą nieparametryczną stosowaną do szacowania funkcji przeżycia na podstawie danych od czasu do zdarzenia, szczególnie w przypadku obserwacji cenzurowanych. Jest szeroko stosowany do analizy doświadczenia pacjentów w zakresie przeżycia w badaniach klinicznych lub badaniach obserwacyjnych.
Model proporcjonalnego hazardu Coxa
Model proporcjonalnych hazardów Coxa jest popularnym modelem regresji półparametrycznej stosowanym w analizie przeżycia. Pozwala na oszacowanie wpływu wielu współzmiennych na ryzyko lub ryzyko wystąpienia zdarzenia w czasie, przy założeniu, że stopy ryzyka dla różnych poziomów współzmiennych są proporcjonalne.
Parametryczne modele przeżycia
Parametryczne modele przeżycia zakładają określony rozkład czasów przeżycia, taki jak rozkład wykładniczy, rozkład Weibulla lub log-normalny. Modele te stanowią alternatywę dla metod nieparametrycznych i mogą oferować bardziej efektywne szacunki, jeśli założenie dotyczące dystrybucji jest prawdziwe dla danych.
Modele przyspieszonego czasu awarii
Modele przyspieszonego czasu awarii (AFT) to kolejna klasa parametrycznych modeli przeżycia, które koncentrują się na przyspieszaniu lub zwalnianiu czasu przeżycia w oparciu o współzmienne. Modele te zapewniają wgląd w wpływ zmiennych towarzyszących na skalę czasową danych dotyczących przeżycia.
Modele słabości
Modele słabości obejmują niezaobserwowaną heterogeniczność lub skupienie w danych dotyczących przeżycia, których nie można uwzględnić w standardowych modelach przeżycia. Modele te są cenne, gdy istnieją niezmierzone lub niezaobserwowane czynniki, które mogą mieć wpływ na wyniki przeżycia.
Współzmienne zależne od czasu
Współzmienne zależne od czasu pozwalają na uwzględnienie w analizie zmiennych zmieniających się w czasie, umożliwiając bardziej dynamiczną ocenę ich wpływu na wyniki przeżycia. Podejście to jest szczególnie przydatne w badaniach podłużnych lub gdy wpływ zmiennych towarzyszących zmienia się w trakcie badania.
Analiza ryzyka konkurencji
Analiza ryzyka konkurencyjnego uwzględnia scenariusze, w których jednostki mogą doświadczyć wielu wzajemnie wykluczających się zdarzeń, a wystąpienie jednego zdarzenia wyklucza wystąpienie innych. Technika ta uwzględnia te konkurujące ze sobą zdarzenia i zapewnia wszechstronne zrozumienie różnych typów wyników zdarzeń.
Odcinkowe modele wykładnicze
Częściowo wykładnicze modele dzielą czas obserwacji na odrębne przedziały i pozwalają na różne współczynniki ryzyka w każdym przedziale. Umożliwia to wykrywanie zmian wskaźników ryzyka w czasie i zapewnia bardziej elastyczne podejście do modelowania danych dotyczących przeżycia.
Bayesowska analiza przeżycia
Metody bayesowskie oferują probabilistyczne podejście do analizy przeżycia, umożliwiając włączenie wcześniejszej wiedzy, złożonych interakcji i niepewności do oszacowania prawdopodobieństw przeżycia i parametrów modelu.