1 / 31

Analiza cenzuriranih podataka i krivulje preživljenja Ivica Lukšić, Mladen Petrovečki

PDDS Biologija novotvorina Analiza medicinskih podataka. Analiza cenzuriranih podataka i krivulje preživljenja Ivica Lukšić, Mladen Petrovečki Klinika za kirurgiju čeljusti i lica, Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu

kaiya
Télécharger la présentation

Analiza cenzuriranih podataka i krivulje preživljenja Ivica Lukšić, Mladen Petrovečki

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PDDS Biologija novotvorina Analiza medicinskih podataka Analiza cenzuriranih podataka i krivulje preživljenja Ivica Lukšić, Mladen Petrovečki Klinika za kirurgiju čeljusti i lica, Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu Katedra za medicinsku informatiku, Medicinski fakultet Sveučilišta u Rijeci Klinička bolnica Dubrava, Zagreb

  2. probrano za objavu na mrežnim stranicama

  3. Analiza preživljenja • temeljni pojmovi • izračun vjerojatnosti preživljenja • tablice preživljenja • Kaplan-Meierov postupak • rizik umiranja • programska potpora • usporedba podataka o preživljenju • statističko zaključivanje • regresijska analiza cenzuriranih podataka

  4. Analiza preživljenja • satističke metode kojima se prikazuju podaci o preživljenju • podaci iz laboratorijskih ispitivanja na životinjama ili kliničkih i epidemioloških studija • podaci o preživljenju mogu se odnositi na akutne ili kronične bolesti Svako istraživanje u kliničkoj onkologiji je studija o preživljenju!!

  5. Prvo kliničko istraživanje James Lind • 1747. prvo kliničko istraživanje u povijesti medicine: • 12 mornara oboljelih od skorbuta u 6 skupina: • 1 – jabučni ocat • 2 – ulje vitriola (sumporna kiselina) • 3 – vinski ocat • 4 – morska voda • 5 – 2 naranče i 1 limun • 6 – ječam začinjen mirodijama

  6. Prvo kliničko istraživanje James Lind • 1747. prvo kliničko istraživanje u povijesti medicine: • 12 mornara oboljelih od skorbuta u 6 skupina: • 1 – jabučni ocat - poboljšanje • 2 – ulje vitriola (sumporna kiselina) • 3 – vinski ocat • 4 – morska voda • 5 – 2 naranče i 1 limun -izlječenje za 6 dana!! • 6 – ječam začinjen mirodijama • kiseline spriječavaju truljenje tkiva (vitamini još nepoznati) • agrumi preveniraju skorbut

  7. Obrada podataka o preživljenju • analiza preživljenja(survival analysis) • ponekad • analiza tablica preživljenja • analiza osiguravateljskih (aktuarskih) podataka(actuarial analysis)

  8. Aktuarske tablice preživljenja(tablice smrtnosti)

  9. Analiza preživljenja • analiza podataka vezanih uz vremensko praćenje događaja • dvije točke praćenja: • početak (P)(time origin) • kraj (K)(end point) P K vrijeme praćenja (follow-up) vrijeme

  10. Početak praćenja • rođenje • pojava znaka bolesti • postavljanje dijagnoze • početak liječenja • dan operacije P K vrijeme praćenja vrijeme

  11. Kraj praćenja • smrt od osnovne bolesti • smrt (svi ostali uzroci) • ponovno javljanje bolesti • postizanje učinka liječenja • gubitak iz uzorka (ispitne skupine) P K vrijeme praćenja vrijeme

  12. Vrijeme praćenja • raspodjela u pravilu nije simetrična • podaci su nepotpuni, praćenje je nepotpuno, “cenzurirano” (censored data) • vrijeme praćenja je varijabla precizno određena svojim početkom i točno definiranim krajem (početak istraživanja, datum operacije ili sl. do točno definiranog kraja perioda istraživanja)

  13. Vrijeme praćenja • podaci za primjere: • istraživanje karcinoma usne šupljine, Klinika za kirurgiju čeljusti i lica KBDubrava, Zagreb • n = 52; • 1. siječnja 2000. – 31. prosinca 2004. • reprezentativni probrani uzorak • dio populacije tog razdoblja • prva dg. karcinoma, bez regionalnih metastaza, itd.

  14. Vrijeme praćenja • raspodjela u pravilu nije simetrična

  15. Vrijeme praćenja • potpuni podaci (potpuno praćenje) P1 K1 P2 K2 vrijeme vrijeme istraživanja

  16. Vrijeme praćenja • podaci su nepotpuni, praćenje je nepotpuno, “cenzurirano” • cenzurirano vrijeme praćenja = jedinka tijekom praćenja ne dostiže očekivani događaj P1 K1 P2 K2 vrijeme vrijeme istraživanja

  17. Vrijeme praćenja • podaci su nepotpuni, praćenje je nepotpuno, “cenzurirano” • cenzurirano vrijeme praćenja = jedinka tijekom praćenja ne dostiže očekivani događaj P1 K1 P2 gubitak (K2 = ?) vrijeme vrijeme istraživanja

  18. Cenzuriranje • događaj se ostvaruje = 1 • sve ostalo = 0 (cenzurirani podaci) • kraj istraživanja (end of the study) • gubitak iz praćenja (lost to follow-up) • ostali događaji Washington DC Protests, March forWomen's Lives, 2004

  19. “Izgubljen iz praćenja” Figure 3. Outcome The mean length of survival for our patients was 7 months. Patient 3 was lost to follow up.

  20. Cenzuriranje: bolesnici s postavljenom dijagnozom (P) u zadanih pet godina P1 K1 1 X 0 0 0 P2 K2 P3 P4 ??? (gubitak) P5 smrt ≠ K5 vrijeme 1. siječnja 00. vrijeme istraživanja 31. prosinca 04.

  21. Cenzuriranje: bolesnici liječeni u zadanom petogodišnjem razdoblju P1 K1 1 1 0 0 0 P2 K2 P3 P4 ??? (gubitak) P5 smrt ≠ K5 vrijeme 1. siječnja 00. vrijeme istraživanja 31. prosinca 04.

  22. danas Cenzuriranje: bolesnici liječeni u zadanom petogodišnjem razdoblju P1 K1 1 1 0 0 0 P2 K2 P3 kraj istraživanja P4 gubitak P5 ostalo vrijeme vrijeme praćenja bolesnika (patient time)

  23. Cenzuriranje • desno (right censoring) • nije lijevo • nije intervalno • neinformativno (non informative) • nije “informativno” • vrijeme preživljenja neke jedinke neovisno je od svakog mogućeg mehanizma koji može uzrokovati da ista jedinka bude cenzurirana (npr. cenzuriranje bolesnika s pogoršanjem zdravstvenog stanja)

  24. Zaključak: podaci o preživljenju • vjerojatnost preživljenja • S(t) • rizik umiranja • H(t) = - log S(t)

  25. Izračunavanje preživljenja • neparametrijski postupci • Cutler - Edererov postupak (tablice preživljenja) • Kaplan - Meireov postupak • parametrijski

  26. Tablice preživljenja • osiguravateljske tablice • tablice smrtnosti

  27. Kako do preživljenja? • upis podataka • preuređenje podataka • izračun podataka

  28. Kaplan-Meierov postupak • nema zadane intervale praćenja • vjerojatnost preživljenja se izračunava za svakog bolesnika koji umre • cenzurirani ispitanici nisu dio izračunavanja vjerojatnosti • dugotrajno izračunavanje kod velikih skupina ispitanika

  29. Preživljenje • generalno: preživljenje (survival) • praćenje • početak • smrt od osnovne bolesti • posebno: preživljenje bez znakova bolesti (disease-free survival - DFS) • praćenje • početak • relaps bolesti ili smrt od osnovne bolesti

  30. Literatura External links The International Biometric Society BIOREL resource for quantitative estimation of the gene network bias in relation to available database information The American Statistical Association The Royal Statistical Society The Collection of Biostatistics Research Archive The American Association of Schools of Public Health Journals Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology Statistics in Medicine The International Journal of Biostatistics Journal of Biopharmaceutical Statistics Biostatistics Biometrics Biometrika Biometrical Journal Retrieved from "http://en.wikipedia.org/wiki/Biostatistics"

More Related