Относительное выживание

Относительная выживаемость при заболевании при анализе выживаемости рассчитывается путем деления общей выживаемости после постановки диагноза на выживаемость, наблюдаемую в аналогичной популяции, у которой не диагностировано это заболевание. Подобная популяция состоит из людей, по крайней мере, по возрасту и полу аналогичных тем, у кого диагностировано это заболевание.

При описании опыта выживания группы людей или пациентов обычно используется метод общей выживаемости , который представляет оценки доли людей или пациентов, живущих в определенный момент времени. Проблема с измерением общей выживаемости с использованием методов Каплана-Мейера или актуарного выживания заключается в том, что оценки включают две причины смерти: смерть от интересующего заболевания и смерть от всех других причин, включая старость, другие виды рака, травмы и любые другие причины. другая возможная причина смерти. В общем, анализ выживаемости интересует смертность от болезни, а не от всех причин. Таким образом, для измерения выживаемости при конкретном заболевании используется «анализ выживаемости по конкретной причине». Таким образом, существует два способа проведения анализа выживаемости по конкретным причинам: «анализ выживаемости конкурирующих рисков» и «относительная выживаемость».

Анализ выживания конкурирующих рисков

Эта форма анализа известна благодаря использованию свидетельств о смерти. В традиционном анализе общей выживаемости причина смерти не имеет значения. В ходе анализа выживания конкурирующих рисков проверяется каждое свидетельство о смерти. Если интересующим заболеванием является рак, и пациент умирает в результате автомобильной аварии, пациент помечается как подвергнутый цензуре в момент смерти, а не как умерший. Проблемы с этим методом возникают, поскольку каждая больница и/или регистр может кодировать причины смерти по-разному. ^{[ нужна ссылка ]}

Например, существуют различия в способах кодирования/маркировки пациентов, больных раком и совершающих самоубийство. Кроме того, если пациенту удалили глаз из-за рака глаза и он умер от удара, переходя дорогу, потому что он не видел машину, его часто будут считать подвергнутым цензуре, а не умершим от рака или его последующих последствий.

Уровень опасности

Форма анализа относительной выживаемости более сложна, чем «конкурирующие риски», но считается золотым стандартом для проведения анализа выживаемости по конкретным причинам. Он основан на двух показателях: общем уровне риска, наблюдаемом среди заболевшей популяции, и фоновом или ожидаемом уровне риска среди населения в целом или фонового населения.

Смертность от заболевания за один период времени представляет собой общее число смертей (общее число смертей) минус ожидаемое число смертей среди населения в целом. Если в популяции больных раком происходит 10 смертей на сто населения, но на сто населения в целом происходит только 1 смерть, то число смертей от конкретного заболевания ( коэффициент избыточной опасности ) составляет 9 смертей на сто населения. Классическое уравнение для коэффициента избыточного риска выглядит следующим образом:

\lambda =\lambda ^{*}+\nu \,\!

$\lambda ={\text{Overall Death Rate}},~\lambda ^{*}={\text{Expected death rate}},~\nu ={\text{Disease-specific death rate}}$

Уравнение не определяет долю выживаемости, а просто описывает взаимосвязь между показателями смертности от конкретных заболеваний (чрезмерный риск), фоновыми показателями смертности (ожидаемый уровень смертности) и общими наблюдаемыми показателями смертности. Уровень избыточной опасности связан с относительной выживаемостью точно так же, как уровень опасности связан с общей выживаемостью.

Выживание рака

Относительная выживаемость обычно используется при анализе данных реестра рака. ^[1] Оценка выживаемости по конкретным причинам с использованием кодирования свидетельств о смерти имеет значительную неточность и непоследовательность и не позволяет сравнивать показатели между регистрами.

Диагноз причины смерти у разных врачей разный. Как кодировать пациента, который умирает от сердечной недостаточности после приема химиотерапевтического препарата с известными вредными побочными эффектами на сердце? По сути, действительно важно не то, почему население умирает, а то, превышает ли уровень смертности население в целом.

Если все пациенты умирают в автокатастрофах, возможно, опухоль или лечение предрасполагают их к нарушениям зрения или восприятия, из-за чего они с большей вероятностью погибнут в автокатастрофе. Кроме того, было показано, что пациенты, закодированные в большом онкологическом реестре США как страдающие от нераковой смерти, имеют в 1,37 раза больше шансов умереть, чем представители населения в целом. ^[2]

Если бы кодирование было точным, эта цифра должна была бы приближаться к 1,0, поскольку уровень смертности от нераковых заболеваний (в популяции больных раком) должен приближаться к показателю среди населения в целом. Таким образом, использование относительной выживаемости обеспечивает точный способ измерения показателей выживаемости, связанных с рассматриваемым раком.

Эпидемиология

В эпидемиологии относительная выживаемость (в отличие от общей выживаемости, связанной с избыточными показателями риска) определяется как отношение наблюдаемой выживаемости в популяции к ожидаемой или фоновой выживаемости. ^[3] Ее можно рассматривать как функцию выживаемости Каплана-Мейера для конкретного года, деленную на ожидаемую выживаемость в этом конкретном году. Это обычно известно как относительная выживаемость (RS).

Если умножить пять лет подряд, полученная цифра будет известна как кумулятивная относительная выживаемость (CRS). Он аналогичен пятилетнему общему показателю выживаемости, но является способом описания риска смерти, специфичного для рака, в течение пяти лет после постановки диагноза.

Программное обеспечение

Существует несколько пакетов программного обеспечения для оценки относительной выживаемости. Регрессионное моделирование можно выполнить с использованием методов оценки максимального правдоподобия с помощью Stata или R. ^[4]^[5] Например, пакет R cmprsk можно использовать для конкурирующего анализа рисков, в котором используются методы субраспределения или регрессии «точного и серого». ^[6]

См. также

Ссылки

^ Гамель, JW (2001). «Непараметрическое сравнение относительной выживаемости и выживаемости по конкретным причинам у пациентов с раком молочной железы в рамках программы наблюдения, эпидемиологии и конечных результатов (SEER)». Статистические методы в медицинских исследованиях . 10 (5): 339–352. дои : 10.1177/096228020101000503 . ПМИД 11697226 . S2CID 6646370 .
^ Браун, BW (1993). «Нераковая смертность среди белых взрослых больных раком». Журнал Национального института рака . 85 (12): 979–987. дои : 10.1093/jnci/85.12.979 . ПМИД 8496983 .
^ «Меры выживания при раке» . Проверено 24 ноября 2010 г.
^ Дикман П.В., Слоггетт А., Хиллз М., Хакулинен Т. (2004). «Регрессионные модели относительного выживания». Стат Мед . 23 (1): 51–64. дои : 10.1002/сим.1597 . ПМИД 14695639 . S2CID 9577626 .
^ Ламберт ПК, Томпсон-младший, Уэстон К.Л., Дикман П.В. (2007). «Оценка и моделирование доли излечения в популяционном анализе выживаемости рака» . Биостатистика . 8 (3): 576–94. doi : 10.1093/biostatistics/kxl030 . ПМИД 17021277 .
^ Грей, Боб. «cmprsk: Анализ распределения конкурирующих рисков. Пакет R, версия 2.2-1». http://CRAN . Р-проект. org/package= cmprsk (2010).

[1] Гамель, JW (2001). «Непараметрическое сравнение относительной выживаемости и выживаемости по конкретным причинам у пациентов с раком молочной железы в рамках программы наблюдения, эпидемиологии и конечных результатов (SEER)». Статистические методы в медицинских исследованиях . 10 (5): 339–352. дои : 10.1177/096228020101000503 . ПМИД 11697226 . S2CID 6646370 .

[2] Браун, BW (1993). «Нераковая смертность среди белых взрослых больных раком». Журнал Национального института рака . 85 (12): 979–987. дои : 10.1093/jnci/85.12.979 . ПМИД 8496983 .

[3] «Меры выживания при раке» . Проверено 24 ноября 2010 г.

[4] Дикман П.В., Слоггетт А., Хиллз М., Хакулинен Т. (2004). «Регрессионные модели относительного выживания». Стат Мед . 23 (1): 51–64. дои : 10.1002/сим.1597 . ПМИД 14695639 . S2CID 9577626 .

[5] Ламберт ПК, Томпсон-младший, Уэстон К.Л., Дикман П.В. (2007). «Оценка и моделирование доли излечения в популяционном анализе выживаемости рака» . Биостатистика . 8 (3): 576–94. doi : 10.1093/biostatistics/kxl030 . ПМИД 17021277 .

[6] Грей, Боб. «cmprsk: Анализ распределения конкурирующих рисков. Пакет R, версия 2.2-1». http://CRAN . Р-проект. org/package= cmprsk (2010).

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]