Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Методы анализа выживаемости. Кривые Каплана-Майера. Cox-регрессия

Содержание

Анализ данных выживаемостиСтатистические методы анализа продолжительных (во времени) данных, отражающих наступление событийК событиям относятся: смерть, травма, наступление заболевания, выздоровление (бинарные показатели), или переход через пороговое значение какой-либо интервальной переменной (например, снижение уровня лейкоцитов ниже нормы)Включает данные
ОСНОВЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ БИО-МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКИСЕРИЯ 8Методы анализа выживаемости. Кривые Каплана-Майера. Cox-регрессия Анализ данных выживаемостиСтатистические методы анализа продолжительных (во времени) данных, отражающих наступление событийК Зачем нужен анализ данных выживаемости?Почему нельзя сравнить время до наступления события в Выживаемость: вероятность прожить более n времени с момента событияВремя до наступления события: Кривые Каплана-МейераНепараметрическая оценка функции выживанияЭмпирическая вероятность выжить после определенного времени (с учетом Данные выживаемости Соответствующая кривая Каплана-МейераИз теории вероятностей:P(A&B)=P(A)*P(B) если A и B независимыВ анализе выживаемости: Кривые Каплана-МейераОграничения:Оценки выживаемости могут быть ненадежны в конце исследования, когда остается малое Cox-регрессияАналогична логистической регрессииРаботает с факторами и ковариатамиЕсть варианты метода работающие с изменяющимися Лирическое отступление Доказательная медицинаНесмотря на проблемы, доказательная медицина остается «золотым стандартом» С одной стороны: Доказательная медицина и причинно-следственные механизмыВсе больше внимания к статистическим результатам, часто некритичногоПредположение, Спасибо за внимание!
Слайды презентации

Слайд 2 Анализ данных выживаемости
Статистические методы анализа продолжительных (во времени)

Анализ данных выживаемостиСтатистические методы анализа продолжительных (во времени) данных, отражающих наступление

данных, отражающих наступление событий
К событиям относятся: смерть, травма, наступление

заболевания, выздоровление (бинарные показатели), или переход через пороговое значение какой-либо интервальной переменной (например, снижение уровня лейкоцитов ниже нормы)
Включает данные рандомизированных контролируемых исследований или исследований когортного дизайна

Слайд 3 Зачем нужен анализ данных выживаемости?
Почему нельзя сравнить время

Зачем нужен анализ данных выживаемости?Почему нельзя сравнить время до наступления события

до наступления события в группах при помощи t-теста или

линейной регрессии?
Если нет цензурирования, то так сделать можно, в противном случае – данные отсутствуют
Почему нельзя сравнить частоты событий в группах при помощи риска/отношений шансов или логистической регрессии?
Такой подход игнорирует время до наступления события

Слайд 4 Выживаемость: вероятность прожить более n времени с момента

Выживаемость: вероятность прожить более n времени с момента событияВремя до наступления

события
Время до наступления события: время с момента включения в

исследование до наступления заранее оговоренного (и точно определенного) исхода
Цензурирование: вариант развития событий, когда пациенты выбывают или исключаются из исследования до наступления интересующего исхода. В этом случае пациенты считаются живыми или с ненаступившим целевым исходом на момент последнего контакта

Слайд 5 Кривые Каплана-Мейера
Непараметрическая оценка функции выживания
Эмпирическая вероятность выжить после

Кривые Каплана-МейераНепараметрическая оценка функции выживанияЭмпирическая вероятность выжить после определенного времени (с

определенного времени (с учетом цензурирования)
Обычно используется для сравнения двух

исследуемых популяций
Интуитивное графическое представление

Слайд 6 Данные выживаемости

Данные выживаемости

Слайд 7 Соответствующая кривая Каплана-Мейера
Из теории вероятностей:
P(A&B)=P(A)*P(B) если A и

Соответствующая кривая Каплана-МейераИз теории вероятностей:P(A&B)=P(A)*P(B) если A и B независимыВ анализе

B независимы
В анализе выживаемости: интервалы определяются наступлением событий (2

интервала, заканчивающиеся наступлением событий).
P(выжить в течение периодов 1 и 2)=P(выжить в течение периода 1)*P(выжить в течение периода 2)
= 4/5 * 2/3= .5333

Слайд 8 Кривые Каплана-Мейера
Ограничения:
Оценки выживаемости могут быть ненадежны в конце

Кривые Каплана-МейераОграничения:Оценки выживаемости могут быть ненадежны в конце исследования, когда остается

исследования, когда остается малое количество пациентов с риском развития

исхода
Отсутствует контроль ковариат
Требует для проведения сравнения качественных предикторов (независимых факторов)
Не может включать предикторные (независимые) переменные, изменяющиеся со временем

Слайд 9 Cox-регрессия
Аналогична логистической регрессии

Работает с факторами и ковариатами

Есть варианты

Cox-регрессияАналогична логистической регрессииРаботает с факторами и ковариатамиЕсть варианты метода работающие с

метода работающие с изменяющимися во времени переменными

Обладает меньшей мощностью

и сложнее в трактовке

Слайд 18 Лирическое отступление

Лирическое отступление

Слайд 19 Доказательная медицина
Несмотря на проблемы, доказательная медицина остается «золотым

Доказательная медицинаНесмотря на проблемы, доказательная медицина остается «золотым стандартом» С одной

стандартом»
С одной стороны: возможность искать причины заболеваний без

глубокого понимания механизмов
С другой стороны: упор на экстенсивное изучение факторов, предикторов и сравнение групп в ущерб изучению физиологии приводит к тому, что увеличивается количество данных, но не смысла

Слайд 20 Доказательная медицина и причинно-следственные механизмы
Все больше внимания к

Доказательная медицина и причинно-следственные механизмыВсе больше внимания к статистическим результатам, часто

статистическим результатам, часто некритичного
Предположение, что механизм может существовать достаточно,

чтобы результаты исследования были некритически приняты
Свидетельство того, что вмешательство работает – не говорит о том, что оно работает именно по этому механизму
Отсутствие знания патофизиологических механизмов может тормозить разработку более эффективных методов вмешательства

Слайд 21 Спасибо за внимание!

Спасибо за внимание!

  • Имя файла: metody-analiza-vyzhivaemosti-krivye-kaplana-mayera-cox-regressiya.pptx
  • Количество просмотров: 108
  • Количество скачиваний: 0