Hva er de viktigste forutsetningene i overlevelsesanalyse og hvordan testes de?

Overlevelsesanalyse er en gren av statistikk som brukes i biostatistikk for å analysere tid til hendelsesdata. Det innebærer å studere tiden frem til en hendelse av interesse inntreffer. Som med enhver statistisk metode, er overlevelsesanalyse basert på flere sentrale forutsetninger, og det er viktig å teste disse forutsetningene for å sikre reliabiliteten og validiteten til resultatene.

Nøkkelforutsetninger i overlevelsesanalyse

Det er flere nøkkelantakelser i overlevelsesanalyse som er avgjørende for nøyaktig tolkning av resultatene:

1. Ikke-informativ sensurering: Denne antakelsen innebærer at sannsynligheten for at en hendelse inntreffer eller blir sensurert ikke er relatert til det sanne hendelsestidspunktet. Med andre ord, sensureringsprosessen skal ikke påvirkes av tidspunktet til hendelsen.
2. Overlevelsesfunksjon: Overlevelsesfunksjonen representerer sannsynligheten for at et individ vil overleve utover en viss tid. Det antas at overlevelsesfunksjonen er en synkende funksjon av tid, det vil si at sannsynligheten for overlevelse avtar over tid.
3. Uavhengighet av sensur: Denne antakelsen sier at sensureringstidene må være uavhengige av overlevelsestidene. Årsaken til sensurering skal med andre ord ikke være relatert til den underliggende overlevelsestiden.
4. Proporsjonale farer: Denne antagelsen er spesifikk for Cox proporsjonale faremodell og innebærer at farefrekvensen for to personer er proporsjonal til enhver tid. Hvis denne antagelsen holder, kan Cox proporsjonale faremodellen brukes til å estimere effekten av kovariater på overlevelsestiden.

Testing av nøkkelforutsetningene

Når disse nøkkelantakelsene er gjort, blir det viktig å teste dem for å bekrefte om de stemmer i datasettet. Flere metoder brukes for å teste disse forutsetningene:

1. Kaplan-Meier-kurver: Disse brukes til å visuelt vurdere antakelsen om en synkende overlevelsesfunksjon. Kaplan-Meier-kurver plotter overlevelsessannsynligheten mot tid og kan bidra til å bestemme om antakelsen om en synkende overlevelsesfunksjon holder.
2. Cox-Snell-rester: Disse restene brukes til å vurdere antagelsen om proporsjonal fare. Avvik fra en rett linje på et plott av Cox-Snell-rester versus log-tid vil indikere et brudd på antagelsen om proporsjonal fare.
3. Log-rank Test: Denne testen brukes til å vurdere likheten mellom overlevelseskurver for ulike grupper. Når man sammenligner to eller flere grupper, vil et signifikant resultat indikere et brudd på antakelsen om ikke-informativ sensur.
4. Schoenfeld-rester: Disse residualene brukes til å vurdere proporsjonalitetsantakelsen i Cox proporsjonale faremodell. Hvis det er et mønster i Schoenfeld-residualene over tid, vil det indikere et brudd på proporsjonalitetsforutsetningen.

Praktiske anvendelser i biostatistikk

Overlevelsesanalyse har bred anvendelse innen biostatistikk, spesielt i analyse av kliniske forsøksdata, epidemiologiske studier og medisinsk forskning. Ved å forstå nøkkelantakelsene og teste dem grundig, kan forskere sikre gyldigheten av funnene deres og gjøre nøyaktige slutninger om tiden til hendelsesutfall.

Avslutningsvis er overlevelsesanalyse avhengig av flere nøkkelantakelser, og testing av disse antakelsene er avgjørende for å sikre validiteten til resultatene. Ved å bruke ulike statistiske metoder og teknikker kan forskere verifisere om forutsetningene stemmer og bruke funnene til å ta informerte beslutninger innen biostatistikk.