Wenn ich krankheitsfreie Überlebensdaten habe (definiert als ob eine bestimmte Krankheit diagnostiziert wurde oder nicht, zusammen mit der Zeit bis zu diesem Ereignis oder dem Verlust der Nachsorge) und auch Gesamtüberlebensdaten, wie gehe ich mit Todesfällen um, die ohne die auftreten? Krankheitsereignis? Werden diese zensiert oder sollte ich solche Patienten von der Analyse des krankheitsfreien Überlebens (dfs) ausschließen? Ich plane, dfs-Analysen für verschiedene Arten von Krankheiten separat durchzuführen.
regression
survival
epidemiology
jetistat001
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Antworten:
Meine Interpretation des krankheitsfreien Überlebens ist, dass das einzige Ereignis die Diagnose einer Rückkehr der Krankheit ist. Jedes andere Ereignis, sei es der Rückzug des Patienten aus der Studie, das aus einem anderen Grund für die Nachsorge verloren geht oder der Tod, ist ein zensiertes Ereignis, da zu diesem Zeitpunkt das definierte "Ereignis" nicht eingetreten war und es keine Möglichkeit gibt, dass es eintritt oder für der Ermittler, um jemals herauszufinden, ob es aufgetreten ist.
Sie sollten keine verstorbenen Patienten entfernen. Das schafft potenzielle Verzerrung. Mit dem Überleben besteht die ganze Idee der Zensur darin, die unvollständigen Beobachtungen zu verwenden und keine Verzerrung zu erzeugen, die auftreten könnte, wenn Sie die unvollständige Beobachtung wegwerfen.
Beim Vergleich von Behandlungen, die ich in Übereinstimmung mit Peters Bemerkungen finde, habe ich gesehen, dass (und ich selbst) Analysen der Zeit bis zum Wiederauftreten (wo der Tod durch andere Ursachen zensiert wird) und alle Todesursachen durchgeführt wurden. Der Tod durch krankheitsspezifische Ursache ist eine weitere Möglichkeit, solche Daten zu analysieren.
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