Vaka-kontrol çalışmalarında hayatta kalma oranı eğilimleri

Hayatta kalma analizi yapmanın yanlış yolu nedeniyle reddedilen bir makale gönderdim. Hakem, “zaman eğilimlerine ilişkin hayatta kalma analizi daha karmaşık sansür yolları gerektirir” dışında başka hiçbir ayrıntı veya açıklama bırakmadı.

Soru:

Son yıllarda sigara içenler arasında aşırı ölüm riski azaldı mı?

Veri:

Almanya'da 25.000 sigara içicisi. 1995-2014 yılları arasında herhangi bir zamanda kohortta kayıt yaptırdılar. Her sigara içen (kayıt sırasında) genel popülasyondan (sigara içmeyen) cinsiyet ve yaşa uygun kontrole eşleştirildi. Tüm çalışma dönemi boyunca ölen herkes için kesin ölüm zamanım var. Takip sırasında ölmeyenler sansürlenecek. Çalışma, 1995'ten 2014'e kadar her yıl sigara içenler arasında aşırı ölüm riskini incelemeye yöneliktir.

Amaç şunları hesaplamaktır:

• Her yıl sigara içenler ve içmeyenler için ölüm oranı ve bu eğilimleri incelemek
• sigara içenler arasında aşırı ölüm riski, her yıl (veya art arda birkaç yıl).

Veriler nasıl analiz edilmelidir? 1998'de dahil olan birisinin 2015 yılında ölebileceğini hatırlayın. Sayma işlemi formatını kullanmaya doğru yaklaşım her yıl için start ve stop ile güncellenir mi?

Hakemin beğenmediği yaklaşım şöyledir:

İnsidans oranları Poisson regresyonu ile hesaplandı. Takip süresini modele ofset olarak dahil ettik ve yaş, cinsiyet, sigara içme durumu ve takvim dönemini (birbirini izleyen iki yılı birleştirerek) modeldeki yordayıcılar olarak dahil ettik. Daha sonra oranlar, R'nin tahmin () fonksiyonu kullanılarak 1000 kişi yılı başına hesaplanmıştır. Ofset (takip süresi), kayıttan sonraki tüm gözlem süresi (gün) idi.

Çalışmanın başından sonuna kadar her dönem sigara içenler için göreceli riski tahmin etmek için bir Cox modeli kullanıldı. Basit olması açısından ilk dönemdeki tehlike oranını son dönemdeki tehlike oranıyla karşılaştırdık.

Konular: - bir kişi (kontrolüyle birlikte) 1998'de dahil edilebilir ve bu nedenle bu takvim grubuna ait olabilir, ancak 2006'da bir olay geçirebilir. - Poisson ve Cox regresyonunun analizi için veriler nasıl düzenlenmelidir? Coco için sayma işlemi? Başlangıç ​​ve bitiş zamanı nedir? - Bu durumda eğilimler nasıl değerlendirilebilir?

Bazı açıklamalar: Diyelim ki bir hasta ilk olarak Haziran 1998'in 15'inde gözlemlendi ve 31 Aralık 1998'de bir olay yaşadı. Her bir zaman diliminde gözlemlenen maksimum süre 730 gündür.

Bir hasta bir zaman diliminde gözlemlendiğinde ancak başka bir zaman diliminde sansürlendiğinde (yani ya deneyimli ve olay ya da işten atıldığında), gözlemlenen günlerin miktarı bir sonraki zaman dilimine eklenmeli mi?

Dolayısıyla asıl sorun, takip süresi ve takvim yılının (birbirini takip eden iki yıldan oluşan kategorik bir değişken olarak kullanılan) ele alınmasıdır.

Yukarıdakilerden Cox modeli için birkaç olasılık vardır:

1. HER ZAMAN DÖNEMİ İÇİN AYRI MODELLER : Her kişi için bir gözlem kullanın; gözlem süresini (takip sırasında sansür / ölümün ne zaman meydana geldiği ile ilgili olarak) hesaplayın ve her bir dönem için tehlike oranını hesaplayın. Ardından tehlike oranlarını doğrudan karşılaştırın.

2. SİGARA İÇECEKLER VE SİGARA İÇMEYENLERDE TEHLİKEDE İLİŞKİLİ DEĞİŞİKLİĞİ AYRI HESAPLA hesaplayın : kişi başına bir gözlem; gözlem zamanını hesaplar (sansür / olayın meydana geldiği zamana bakılmaksızın) ve sonra tüm hastaları (1995'ten 2014'e kadar) modelde kullanın, zaman aralığını kategorik bir değişken olarak kullanın ve noktalardan birini referans değer olarak ayarlayın.

   3. SAYMA SÜRECİ FORMÜLASYONU : Kulağa hoş geliyor, ancak hayatta kalma süresini, başlangıç ​​durma aralıklarını ve takvim yılını nasıl kullanacağımdan emin değilim.

Bir gözden geçirenin şifreli yorumlarını çok fazla okumak tehlikeli olsa da, itirazın sansürün bilgilendirici olup olmadığı ile ilgili olduğunu tahmin ediyorum.

Hayatta kalma modellerinin yorumu tipik olarak sansürlenen bir bireyin $T$ zamana kadar hayatta kalan tüm konuları temsil eder $T$çalışmaya girdikten sonra. (İfadeler bu girişten sağkalım analizine uyarlanmıştır .) Daha sonra sansür bilgilendirici değildir.

Ancak analizinizde, sansürlenenler 2014 yılına kadar hayatta kalanlardı. Önceki 20 yıl içinde sigara içmek nedeniyle aşırı ölüm riskinde bir değişiklik olduğunu düşünüyorsanız (veya ölüm oranlarında paralel değişiklikler olsa bile) her iki grup için), sansürlenen bu kişiler aynı zamanda hayatta kalan ancak çalışmaya daha önce girenleri temsil etmeyebilir. Hipoteziniz altında sansür bilgilendirici olabilir.

Analizinizin tasarımının detaylarının bu problemden kaçınması mümkündür, ancak makalede gözden geçirildiği gibi net değildi. Ya da belki de gözden geçiren, çalışmayı başka nedenlerden dolayı beğenmedi ve bunu, editörün sorgulamayacağını reddetmenin bir yolu olarak buldu. Bununla birlikte, bu, bu verileri analiz etme biçiminize potansiyel bir itiraz gibi görünüyor ve verilerin doğru bir şekilde ele alındığından emin olmalısınız. (Bu benim kişisel uzmanlığımın ötesinde; bu sitedeki diğer kişilerin nasıl ilerleyebileceğine dair işaretçileri olabilir. Bu soruya, çalışma tasarımı ve analizi hakkında daha fazla ayrıntı içeren daha kesin bir başlık daha yararlı yanıtlar alabilir.)

Sorunuzdan net değil ve yorumların açıklanması, Cox analizlerinin yılda ölüm oranlarının basit modellenmesine (veya 2 yıldan fazla aralıklara) faydalı bir şey eklediğini açıklıyor. Ayrıca, hipoteziniz , standart Cox analizlerinin temeli olan sigara içmeyenler ve sigara içenler arasındaki tehlikelerin zamanla orantılı olmadığını ima ediyor gibi görünmektedir . Takvim yılının bir fonksiyonu olarak sigara içenler ve içmeyenler arasındaki ölüm oranlarının farkıyla ilgileniyorsanız, modellemek için en basit önlem budur (çalışma örneğinizde sigara içmeyenlerin varsayılan zenginleşmesini hesaba katmanız gerekebilir) eşleşen sigara içen meslektaşları ölürken).