Ein großer Vorteil der Arbeit mit Tabellieren und Graph Builder ist die Möglichkeit, Analysen dynamisch und in Echtzeit an die im Datenfilter enthaltenen Beobachtungen anzupassen. Es ist spannend zu sehen, wie sich die Zusammenfassungen verändern, wenn die zugrunde liegende Population angepasst wird; dies gibt Aufschluss darüber, wie bestimmte Merkmale die Ergebnisse beeinflussen!
Eine bestimmte Gruppe von Endpunkten ist jedoch von den Vorteilen der dynamischen Aktualisierung im Graph Builder ausgeschlossen: Zeit-bis-Ereignis-Endpunkte. Zwar lassen sich Analysen aus der Überleben -Plattform erstellen, Schätzwerte in einer Datentabelle speichern und ein Kaplan-Meier-Diagramm im Graph Builder generieren, doch reagiert dieses Diagramm nicht auf das Filtern von Beobachtungen in der ursprünglichen Datentabelle, ohne zuvor die zugrunde liegende Datentabelle mit den aus Überleben gewonnenen Schätzwerten zu aktualisieren. Dadurch entsteht eine Endlosschleife. Nehmen wir für diesen Blogbeitrag an, es ginge um Patientendaten:
- Analyze patients using Überleben and output estimates.
- Erstellen Sie mit dem Graph Builder ein Kaplan-Meier-Diagramm aus den Schätzwerten.
- Filter patients in original table using Datenfilter.
- Update analysis in Überleben and output new estimates.
- Erstellen Sie das Diagramm anhand der aktualisierten Schätzungen mit dem Graph Builder neu.
Die kontinuierliche Aktualisierung der Kaplan-Meier-Kurve sollte reibungslos und einfach erfolgen. Wichtig ist auch die Ergänzung um eine Tabelle mit der Anzahl der Risikopatienten, die sich anhand der zugrunde liegenden Schätzwerte aktualisiert. Beachten Sie, dass die Tabelle der Anzahl der Risikopatienten für Kaplan-Meier-Kurven in vielen medizinischen Fachzeitschriften (siehe „Überlebenskurve“ auf dieser Seite) und von der US-amerikanischen Arzneimittelbehörde FDA vorgeschrieben ist .
Starte das Überlebensforscher -Add-in .
Das Add-in „Survival Explorer“ führt eine Zeit-bis-Ereignis-Analyse mit der JMP Überleben- Plattform durch und erstellt mithilfe des Graph Builders ein Kaplan-Meier-Diagramm mit einer Tabelle der Risikopersonen. Das Diagramm kann mit statistischen Tests und Konfidenzintervallen angepasst und kommentiert werden. Besonders wichtig ist, dass das Add-in es Nutzern ermöglicht, Kovariaten zum zugehörigen Datenfilter hinzuzufügen und so zu beobachten, wie sich die Analyse dynamisch verändert, indem die relevanten Beobachtungen ausgewählt werden.
Der Dialog für Survival Explorer ist in Abbildung 1 dargestellt.
Figure 1. Dialog for Survival ExplorerAbbildung 1. Dialog für den Überlebens-Explorer
Rollenbeschreibung:
- Y, Zeit bis zum Ereignis: Eine numerische Spalte, die die Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses oder bis zur Zensierung für jede Beobachtung angibt.
- Gruppierung: Eine optionale Zeichenspalte, aus der für jede Ebene der Spalte „Gruppierung“ eine separate Zeit-bis-Ereignis-Kurve erstellt wird.
- Zensierung: Eine numerische Spalte, die angibt, ob für jede Beobachtung ein Ereignis oder ein Zensierungsergebnis eintritt.
Zu den Optionen gehören:
- Zensurcode: Der Wert der Spalte „Zensur“, der angibt, ob eine Beobachtung zensiert ist. Andere Werte bedeuten, dass bei der Beobachtung ein Ereignis eingetreten ist.
- Intervall der Anzahl gefährdeter Personen: Die Tabelle der Anzahl gefährdeter Personen wird mit Werten erstellt, die gemäß diesem Intervall ausgegeben werden. Beträgt das Intervall beispielsweise 25, werden die Werte in der Tabelle alle 25 Tage angezeigt (vorausgesetzt, die Zeitangabe erfolgt in dieser Einheit). Überschreitet das Intervall die maximale Zeit über alle Gruppierungsebenen hinweg, wird der letzte Eintrag zum Zeitpunkt der maximalen Zeit angezeigt.
- Risikotabelle nach Gruppe farblich darstellen : Ist diese Option ausgewählt und eine Gruppierungsspalte vorhanden, werden die Zeilen der Risikotabelle entsprechend der Linienfarbe im Kaplan-Meier-Diagramm eingefärbt. Ist die Option nicht ausgewählt oder keine Gruppierungsspalte vorhanden, werden die Werte der Risikotabelle schwarz dargestellt. Diese Option erfordert, dass für die Gruppierungsspalte eine Spalteneigenschaft für Wertfarben definiert ist.
- Relative Größe der Risikogruppe: Dieser Wert passt die Größe der Risikogruppe im Kaplan-Meier-Diagramm an. Bei einer großen Anzahl von Gruppierungsstufen sollte dieser Wert erhöht werden, um ausreichend Platz für die Stufen am unteren Rand der Abbildung zu gewährleisten.
- Ausgleich für gefährdete Personen: Dieser Wert verändert die Position der in der Number at Risk dargestellten Daten, um sie ästhetisch ansprechender zu gestalten.
Wir veranschaulichen die Verwendung dieses Add-ins anhand des Datensatzes „Survival of Liver Transplant Recipients“ von Collett (2023). Dieser Datensatz umfasst 1.761 Patienten mit Daten zur Zeit bis zum Transplantatversagen in Tagen, zur Ursache des Versagens, zum Alter, zum Geschlecht und zur Grunderkrankung (ALD: alkoholbedingte Lebererkrankung, PSC: primär sklerosierende Cholangitis, PBC: primär biliäre Cholangitis).
Der in Abbildung 1 dargestellte Dialog veranschaulicht unsere Analyse. Die Spalte „Fehler“ gibt an, ob es sich bei den Patienten um Therapieversager handelt; der Zensurcode ist daher auf 0 gesetzt. Die maximale Zeitspanne beträgt 4.720 Tage (fast 13 Jahre!), daher ist das Risikointervall auf 365 festgelegt. Für die übrigen Optionen werden die Standardwerte verwendet.
Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse der Analyse mit der Überleben- Plattform nach Hinzufügen von Geschlecht und Alter zum Datenfilter . Die Option „Gleichzeitige Intervalle hinzufügen“ ist aktiviert.
Figure 2. Analysis of liver transplant dataAbbildung 2. Analyse der Lebertransplantationsdaten
Im Optionsbereich der Ausgabe werden bis zu vier Schaltflächen zusammengefasst. Die Namen der Schaltflächen ändern sich je nach Auswahl.
- Ausfall/Überleben: Diese Option schaltet die Darstellung von einer Überlebens- in eine Ausfallkonfiguration um. In der Überlebenskonfiguration beginnt die Y-Achse bei 1, und die Wahrscheinlichkeit nimmt mit der Zeit ab. Die Y-Achse kann als Anteil der Beobachtungen interpretiert werden, die überlebt haben (d. h. keinen Ausfall erlitten haben). In der Ausfallkonfiguration beginnt die Y-Achse bei 0, und die Wahrscheinlichkeit nimmt mit der Zeit zu. Die Y-Achse kann als Anteil der Beobachtungen interpretiert werden, die einen Ausfall erlitten haben (d. h. nicht überlebt haben).
- Intervalle hinzufügen/Intervalle entfernen: Mit dieser Option werden die punktweisen 95%-Konfidenzintervalle um jede Kurve hinzugefügt oder entfernt.
- Gleichzeitige Intervalle hinzufügen/gleichzeitige Intervalle entfernen: Mit dieser Option werden die gleichzeitigen 95%-Konfidenzintervalle um jede Kurve hinzugefügt oder entfernt.
- Tests hinzufügen/entfernen: Mit dieser Option können Sie die p-Werte für den Log-Rank- und den Wilcoxon-Test zum Vergleich der Überlebenskurven zwischen den Gruppierungsstufen hinzufügen oder entfernen. Beachten Sie, dass diese Schaltfläche nur angezeigt wird, wenn eine Gruppierungsspalte ausgewählt ist.
Im Bereich „Grafikgenerator“ der Ausgabe werden drei Linien dargestellt, die die Zeit bis zum Transplantatversagen zusammenfassen. Vertikale Striche markieren Zeitpunkte, an denen mindestens ein Patient zensiert wurde. Die Tabelle „Anzahl der Risikopatienten“ zeigt, dass die Studie mit 933, 469 bzw. 359 Patienten für ALD, PBC bzw. PSC begann. Die Werte werden alle 365 Tage angezeigt, wobei die letzten Werte erst nach 4720 Tagen präsentiert werden, da 4745 (13 × 365) diesen Maximalwert überschreitet. Aufgrund der Dialogoptionen wird die Tabelle „Anzahl der Risikopatienten“ in den Farben der Linien und Konfidenzintervalle der Spalte „Primäre Erkrankungsgruppe“ gedruckt.
Durch Klicken auf „Tests hinzufügen“ werden die Log-Rank- und Wilcoxon-p-Werte von 0,0004 bzw. 0,0014 hinzugefügt.
Durch die Einstellung des Datenfilters auf Geschlecht = 2 werden die Ergebnisse des Graph Builders sofort auf die in Abbildung 3 dargestellten Ergebnisse aktualisiert.
Figure 3. Analysis of liver transplant data for gender = 2Abbildung 3. Analyse der Lebertransplantationsdaten für das Geschlecht = 2
Die Tabelle mit den Risikopatienten zeigt, dass es 200, 400 bzw. 94 Patienten mit ALD, PBC bzw. PSC gibt. Aufgrund dieser veränderten Stichprobengröße ist die Zeit bis zum Transplantatversagen nicht mehr signifikant (Log-Rank-Test: 0,7094, Wilcoxon-Test: 0,8926).
Die Aktualisierungsgeschwindigkeit von Graph Builder ist besonders bemerkenswert bei der Auswahl von Teilmengen mithilfe einer kontinuierlichen Variable wie dem Alter. Siehe das Video unten.
Referenzen
Collett D. (2023). Modellierung von Überlebensdaten in der medizinischen Forschung, Vierte Auflage . Boca Raton, Fl: CRC Press.
