Analisi di sopravvivenza, probabilità di stima della sopravvivenza (tempo all'evento) non accessibileContesto: guardando un processo patologico progressivo su cui siamo intervenuti chirurgicamente. Tutti tranne 2 pazienti (su 50) hanno continuato a sperimentare la progressione della malattia mentre il resto ha avuto risoluzione e/o arresto della progressione della malattia al momento del follow-up (es. esito chirurgico positivo).Sto cercando di ottenere una curva KM per il successo di questo intervento chirurgico rispetto al tempo. Il mio obiettivo è fornire un risultato significativo che descriva il successo dell'intervento chirurgico nell'arrestare la progressione della malattia e per quanto tempo e con quale livello di fiducia possiamo riferirlo. Riconosco la mancanza di un gruppo di controllo, ma questa è una conversazione separata e una limitazione innata del processo patologico che sarà discusso nel nostro documento.
Attualmente ho impostato i miei dati come: Evento = progressione della malattia. Poiché tutti i soggetti tranne due hanno vissuto l'evento, significa che il gruppo è composto principalmente da soggetti censurati a destra. Pochissimi sono stati persi per follow-up o deceduti, ma ovviamente anche loro sono stati censurati. Questa configurazione è corretta? La mia curva KM risultante è essenzialmente due piccoli passi all'inizio della sequenza temporale seguiti da una linea piatta fino alla fine del periodo di studio. Sembra strano avere così tanti soggetti censurati a destra. C'è un modo più appropriato per rappresentare questi dati? Se questo è effettivamente corretto, vorrei fornire una "stima della probabilità di sopravvivenza" in determinati momenti (cioè qual è la probabilità di essere libero da progressione (chirurgia riuscita) in x momento). Tuttavia su JMP questa funzione è per qualche motivo disattivata/inaccessibile dal menu a discesa del triangolo rosso. Qualche motivo per cui è così? Come eseguirei quel calcolo?
GRAZIE PER TUTTO L'AIUTO!
Mac OSOggetto: analisi di sopravvivenza, probabilità di stima della sopravvivenza (tempo all'evento) non accessibileSì, la tua configurazione è corretta. Si potrebbe sostenere che i pazienti che hanno lasciato lo studio costituiscono dati troncati, non censurati.
Anche i due passaggi sono corretti. La stima non parametrica rimane costante finché non si incontra un'altra osservazione di vita esatta.
È necessario adattare un modello per ottenere la probabilità rispetto al tempo. Consiglio un modello di distribuzione Weibull o Log Normal. JMP può eseguire tutti i modelli e utilizzare un criterio per selezionare il modello migliore, ma questo approccio basato sui dati è rischioso quando si hanno solo due vite esatte.
Ecco un esempio. Ho usato la colonna dati :weight nella tabella dati Big Class e ho fatto finta che fossero dati a vita. Ho aggiunto una colonna Censor con 1 in tutto tranne due righe, quindi solo due vite esatte. Ho lanciato Life Distribution e selezionato il modello e la scala Weibull. È possibile utilizzare il profiler della distribuzione a destra per stimare la probabilità di errore per un determinato periodo di tempo.
Oggetto: analisi di sopravvivenza, probabilità di stima della sopravvivenza (tempo all'evento) non accessibileGrazie, questo è stato incredibilmente utile! Utilizzando quanto sopra, sono stato in grado di fornire stime senza progressione a 1, 3 e 5 anni utilizzando il modello e la scala di Weibull.
Ho un'altra domanda riguardante questo stesso set di dati. I dati relativi al mio tempo all'evento possono essere raggruppati per stadio della malattia (stadio A, B e C). Sono in grado di commentare che la distribuzione del tempo per i dati dell'evento non differiva tra i gruppi in base al test logrank. Un revisore mi ha chiesto di "riportare la differenza nel tempo all'evento in funzione dello stadio con l'Hazard ratio come dimensione dell'effetto e 95% CI attorno all'HR per lo stadio B e lo stadio C". Personalmente ho interpretato questo come una richiesta per l'analisi del rapporto di rischio di regressione di Cox con lo stadio A come gruppo di riferimento. Ho usato il Adatta rischi proporzionali modulo per questo e selezionato " rapporto di rischio " (che in base a una ricerca rapida è equivalente all'hazard ratio in JMP). Questa configurazione è corretta? ? Se questo è corretto, il problema principale è che il mio gruppo Stage B non ha avuto eventi. Pertanto, ottengo un HR di 0,00 e CI con minimo 5,48E-06 e massimo 3,38E+266!! Chiaramente questa è una stima degenerata ma non sono sicuro se qualche soluzione alternativa o come farei per interpretare o segnalare questo valore?Con così pochi eventi in ciascun gruppo (n=1 per la Fase A e n=1 per la Fase C), riconosco che è difficile trarre conclusioni significative da uno qualsiasi di questi valori, ma qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato!
Ri: Analisi di sopravvivenza, probabilità stimata di sopravvivenza (tempo all'evento) non accessibile@Mark_Bailey ha portato questo thread alla mia attenzione. Prima di continuare, devo precisare che non ho esperienza in campo medico o clinico. La mia opinione si basa sulla mia esperienza in un campo correlato, l'analisi dei dati sull'affidabilità. Ecco alcuni pensieri:
- Nel campo dell'analisi dei dati sull'affidabilità, se si verificano due eventi, ci sono due approcci per affrontare la situazione: (1) ottenere una stima conservativa, il che significa che l'affidabilità (nome equivalente alla sopravvivenza in un campo diverso) probabilmente sottostima la verità (2) utilizzare l'approccio bayesiano per incorporare informazioni aggiuntive. Ma non vedo che nessuna delle due opzioni sia fattibile per te, poiché sono entrambi approcci parametrici in JMP. KME è un modello non parametrico. Se esistono approcci non parametrici per affrontare alcuni eventi nel campo medico e clinico, ciò va oltre la mia attuale competenza.
- Il modello di rischio proporzionale è un modello semiparametrico. Ma se hai troppo pochi eventi, affronti la stessa difficoltà. E non vedo cosa offre attualmente JMP per affrontare la sfida.
Si prega di condurre una ricerca su situazioni come questa nei campi pertinenti. Se nella community sono presenti esperti su questo argomento, spero che possano individuare questo post e intervenire.
