تجزیه و تحلیل بقا یک روش آماری است که برای تجزیه و تحلیل زمان تا وقوع یک رویداد مورد علاقه استفاده می شود. معمولاً در آمار زیستی برای مطالعه داده‌های زمان تا رویداد، مانند زمان تا مرگ، عود، یا بهبودی در آزمایش‌های بالینی و مطالعات اپیدمیولوژیک استفاده می‌شود. درک اصول و مفروضات تجزیه و تحلیل بقا برای محققان و آماردانان برای استنتاج معتبر از داده ها بسیار مهم است.
اصول تحلیل بقا
تجزیه و تحلیل بقا مبتنی بر چندین اصل کلیدی است که زیربنای روش‌ها و تفاسیر آماری آن است. این اصول عبارتند از:
- سانسور: تجزیه و تحلیل بقا به حساب سانسور است، جایی که رویداد مورد علاقه برای برخی از افراد تا پایان مطالعه رخ نداده است. این می تواند به دلیل از دست دادن پیگیری یا پایان مطالعه باشد. سانسور یک ملاحظات مهم در تجزیه و تحلیل بقا است و باید به طور مناسب در تجزیه و تحلیل آماری مورد توجه قرار گیرد.
- داده های زمان تا رویداد: مفهوم اساسی تحلیل بقا، تجزیه و تحلیل داده های زمان تا رویداد است. روی زمان تا وقوع یک رویداد تمرکز می کند و رابطه بین زمان و متغیرهای مورد علاقه را بررسی می کند.
- تابع خطر: تابع خطر نرخ لحظه ای وقوع رویداد مورد علاقه را در یک زمان خاص، با توجه به اینکه فرد تا آن زمان زنده مانده است، توصیف می کند. این یک مفهوم اساسی در تجزیه و تحلیل بقا است و بینش هایی را در مورد خطر تجربه رویداد در مقاطع زمانی مختلف ارائه می دهد.
- تابع بقا: تابع بقا که اغلب با S(t) نشان داده می شود، احتمال بقای بیش از زمان t را نشان می دهد. این یک مفهوم مرکزی در تجزیه و تحلیل بقا است و برای تخمین احتمال بقا در مقاطع زمانی مختلف استفاده می شود.
پیش فرض های تحلیل بقا
تجزیه و تحلیل بقا بر مفروضات خاصی برای اطمینان از اعتبار استنتاج های آماری متکی است. این مفروضات عبارتند از:
- سانسور غیر اطلاعاتی: یکی از مفروضات کلیدی این است که سانسور غیر اطلاعاتی است، به این معنی که وقوع (یا عدم وقوع) یک رویداد برای یک موضوع سانسور شده نباید هیچ اطلاعاتی درباره زمانی که رویداد رخ می‌داد در صورتی که رخ نمی‌داد، ارائه کند. سانسور شده است. نقض این فرض می تواند منجر به نتایج مغرضانه شود.
- سانسور مستقل: فرض دیگر استقلال سانسور است که در آن زمان سانسور افراد مختلف مستقل از یکدیگر فرض می شود. این فرض برای اعتبار روش های آماری در تحلیل بقا بسیار مهم است.
- خطرات متناسب: فرض خطرات متناسب فرض می کند که توابع خطر گروه ها یا متغیرهای کمکی مختلف در طول زمان متناسب هستند. این فرض برای مدل خطرات متناسب کاکس، یک روش پرکاربرد در تحلیل بقا ضروری است. نقض این فرض می تواند بر دقت اثرات تخمین زده شده متغیرهای کمکی بر بقا تأثیر بگذارد.
- زمان پیوسته: تحلیل بقا فرض می کند که زمان در مقیاس پیوسته به جای فواصل گسسته اندازه گیری می شود. این فرض امکان مدل سازی دقیق تری از رابطه بین زمان و رویداد مورد علاقه را فراهم می کند.
کاربرد در آمار زیستی
در زمینه آمار زیستی، تجزیه و تحلیل بقا نقش مهمی در مطالعه پیامدها و رویدادهای مختلف مرتبط با سلامت دارد. در موارد زیر اعمال می شود:
- کارآزمایی‌های بالینی: تجزیه و تحلیل بقا برای ارزیابی اثربخشی درمان‌ها و مداخلات پزشکی با تجزیه و تحلیل زمان تا وقوع یک رویداد خاص، مانند عود، پیشرفت یا مرگ استفاده می‌شود.
- مطالعات اپیدمیولوژیک: اپیدمیولوژیست ها از تجزیه و تحلیل بقا برای بررسی زمان تا شروع بیماری ها، پیشرفت شرایط، یا وقوع پیامدهای خاص در مطالعات مبتنی بر جمعیت استفاده می کنند.
- تحقیقات بهداشت عمومی: تجزیه و تحلیل بقا در تحقیقات بهداشت عمومی برای تجزیه و تحلیل زمان بهبودی، مدت بقای عاری از بیماری و سایر نقاط پایانی مرتبط در زمینه مداخلات پیشگیرانه و برنامه های ارتقای سلامت استفاده می شود.
آمار زیستی و محققان در زمینه آمار زیستی از تجزیه و تحلیل بقا برای به دست آوردن بینش در مورد عوامل موثر بر نتایج زمان تا رویداد و تصمیم گیری آگاهانه در مورد مداخلات بالینی و بهداشت عمومی استفاده می کنند.