L'un des avantages de Tabuler et de Graph Builder est la possibilité de mettre à jour dynamiquement une analyse en fonction des observations incluses dans le filtre de données . Il est fascinant de constater comment les résumés évoluent lorsque la population sous-jacente est modifiée ; cela permet de mieux comprendre l'influence de certaines caractéristiques sur les résultats !
Cependant, une catégorie de critères d'évaluation est exclue des avantages de la mise à jour dynamique dans Constructeur de graphes : les critères d'évaluation de type « temps jusqu'à l'événement ». Bien qu'il soit possible de réaliser une analyse à partir de la plateforme Survie , d'enregistrer les estimations dans une table de données et de générer une courbe de Kaplan-Meier dans Constructeur de graphes , cette courbe ne peut pas s'adapter au filtrage des observations dans la table de données d'origine sans une mise à jour préalable de la table de données sous-jacente contenant les estimations obtenues à partir de Survie . Ceci crée une boucle. Dans le cadre de cet article, supposons qu'il s'agisse de patients :
- Analyser les patients à l'aide de Survie et obtenir des estimations de résultats.
- Produce Kaplan-Meier plot from estimates using Constructeur de graphes.
- Filter patients in original table using Filtre de données.
- Mettre à jour l'analyse dans Survie et générer de nouvelles estimations.
- Rebuild plot from updates estimates using Constructeur de graphes.
La mise à jour continue de la courbe de Kaplan-Meier doit être simple et transparente. L'ajout d'un tableau du nombre de sujets à risque, mis à jour en fonction des estimations sous-jacentes, est également important. Notez que ce tableau est obligatoire pour les courbes de Kaplan-Meier dans de nombreuses revues médicales (voir « courbe de survie » sur la page) et pour la FDA (Food and Drug Administration) américaine .
Entrez le module complémentaire Explorateur de survie .
Le module complémentaire Explorateur de survie effectue une analyse de survie à l'aide de la plateforme JMP Survie , générant une courbe de Kaplan-Meier accompagnée d'un tableau des nombres à risque grâce au Constructeur de graphiques . Il est possible de modifier et d'annoter le graphique avec des tests statistiques et des intervalles de confiance. Plus important encore, ce module permet d'ajouter des covariables au Filtre de données associé, offrant ainsi une vision claire de l'évolution dynamique de l'analyse en fonction des observations pertinentes.
La boîte de dialogue de Survival Explorer est présentée dans la figure 1.
Figure 1. Dialog for Survival ExplorerFigure 1. Dialogue pour Survival Explorer
Description des rôles :
- Y, Délai avant l'événement : une colonne numérique indiquant le temps restant avant un événement ou la censure pour chaque observation.
- Groupage : Colonne de caractères facultative qui sera utilisée pour produire une courbe de temps jusqu’à l’événement distincte pour chaque niveau de la colonne Groupage.
- Censor : Colonne numérique indiquant si un événement ou un résultat de censure se produit pour chaque observation.
Les options comprennent :
- Code de censure : La valeur de la colonne « Censure » indique si une observation est censurée. Les autres valeurs indiquent qu’un événement s’est produit lors de l’observation.
- Intervalle du nombre de cas à risque : Le tableau du nombre de cas à risque est généré avec des valeurs imprimées selon cet intervalle. Par exemple, si l’intervalle est de 25, les valeurs du tableau seront affichées tous les 25 jours (en supposant que la colonne « Temps » soit exprimée dans cette unité). Si l’intervalle dépasse la durée maximale pour tous les niveaux de regroupement, la dernière entrée sera affichée à la durée maximale.
- Colorer le tableau des risques par groupe : si cette option est sélectionnée et qu’une colonne de regroupement est fournie, les lignes du tableau des risques seront colorées selon la couleur des lignes du graphique de Kaplan-Meier. Si cette option n’est pas sélectionnée ou si aucune colonne de regroupement n’est fournie, les valeurs du tableau des risques seront noires. Cette option nécessite la définition d’une propriété de colonne pour les couleurs des valeurs de la colonne de regroupement.
- Taille relative du nombre de sujets à risque : cette valeur modifie la taille du nombre de sujets à risque par rapport à la courbe de Kaplan-Meier. Pour un grand nombre de niveaux de regroupement, il convient d’augmenter cette valeur afin de laisser suffisamment d’espace pour les niveaux en bas de la figure.
- Décalage du nombre à risque : cette valeur modifie la position des données présentées dans le nombre à risque afin de les rendre plus esthétiques.
Nous illustrons l'utilisation de ce module complémentaire à l'aide de l'ensemble de données « Survival of Liver Transplant Recipients » de Collett (2023). Cet ensemble de données comprend 1 761 patients avec des informations sur le délai avant l'échec du greffon (en jours), la cause de l'échec, l'âge, le sexe et la maladie primaire (ALD : maladie hépatique alcoolique, PSC : cholangite sclérosante primitive, PBC : cholangite biliaire primitive).
La boîte de dialogue présentée dans la figure 1 correspond à notre analyse. La colonne « Échec » indique si les patients sont considérés comme des échecs ; le code de censure est donc fixé à 0. La durée maximale étant de 4 720 jours (près de 13 ans !), l’intervalle de risque est fixé à 365. Les autres options conservent leurs valeurs par défaut.
La figure 2 présente les résultats de l'analyse de la plateforme Survie après l'ajout du sexe et de l'âge au filtre de données . L'option « Ajouter les intervalles simultanés » est activée.
Figure 2. Analysis of liver transplant dataFigure 2. Analyse des données de transplantation hépatique
Jusqu'à quatre boutons sont récapitulés dans la zone Options de la sortie. Le nom des boutons change lorsqu'on les sélectionne.
- Survie/Défaillance : Cette option permet de basculer l’affichage du graphique entre une configuration de Survie et une configuration de Défaillance. En configuration Survie, l’axe Y commence à 1 et la probabilité diminue avec le temps. L’axe Y représente la proportion d’observations ayant survécu (c’est-à-dire n’ayant pas subi de défaillance). En configuration Défaillance, l’axe Y commence à 0 et la probabilité augmente avec le temps. L’axe Y représente la proportion d’observations ayant subi une défaillance (c’est-à-dire n’ayant pas survécu).
- Ajouter/Supprimer des intervalles : cette option ajoute ou supprime les intervalles de confiance ponctuels à 95 % autour de chaque courbe.
- Ajouter/Supprimer les intervalles simultanés : cette option ajoute ou supprime les intervalles de confiance simultanés à 95 % autour de chaque courbe.
- Ajouter/Supprimer des tests : cette option permet d’ajouter ou de supprimer les valeurs p des tests du log-rank et de Wilcoxon pour les différences entre les niveaux de regroupement des courbes de survie. Notez que ce bouton n’est disponible que si une colonne de regroupement est sélectionnée.
Dans la zone « Constructeur de graphiques » des résultats, trois lignes sont générées, résumant le délai avant l'échec de la greffe. Des barres verticales indiquent les périodes où au moins un patient a été exclu de l'analyse. Le tableau « Nombre de patients à risque » indique que l'étude a débuté avec 933, 469 et 359 patients pour les groupes ALD, PBC et PSC, respectivement. Les valeurs sont présentées tous les 365 jours, bien que les dernières valeurs soient affichées à 4 720 jours, car 4 745 (13 × 365) dépasse ce nombre maximal de jours. En raison des options de dialogue, le tableau « Nombre de patients à risque » est imprimé dans des couleurs correspondant à celles des lignes et des intervalles de confiance de la colonne « Groupement de maladies primaires ».
Cliquer sur Ajouter des tests ajoute les valeurs p du test du log-rank et du test de Wilcoxon, respectivement 0,0004 et 0,0014.
Le sous-réglage du filtre de données à Genre = 2 met instantanément à jour les résultats du Constructeur de graphes à ceux présentés dans la figure 3.
Figure 3. Analysis of liver transplant data for gender = 2Figure 3. Analyse des données de transplantation hépatique selon le sexe = 2
Le tableau des effectifs à risque indique ici 200, 400 et 94 patients atteints respectivement d'ALD, de PBC et de PSC. Avec cette modification de la taille de l'échantillon, le délai avant l'échec de la greffe n'est pas considéré comme significatif (test du log-rank : 0,7094 ; test de Wilcoxon : 0,8926).
La rapidité de mise à jour du Constructeur de graphes est particulièrement remarquable lors de la sélection d'un sous-ensemble à l'aide d'une variable continue comme l'âge. Voir la vidéo ci-dessous.
Références
Collett D. (2023). Modélisation des données de survie dans la recherche médicale, quatrième édition . Boca Raton, Floride : CRC Press.
