|
Періодичні видання НАСОА >
Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту >
2021 >
№3-4 >
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6189
|
| Назва: | Криві виживаності Каплана – Мейєра: техніка моделювання |
| Автори: | Голубова, Г. В. |
| Ключові слова: | виживаність
криві виживаності
ймовірність виживання
survival
survival curves |
| Дата публікації: | 2021 |
| Видавець: | НАСОА |
| Короткий огляд (реферат): | Голубова Г. В. Криві виживаності Каплана – Мейєра: техніка моделювання. Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту: зб. наук. пр. 2021. №3-4. С. 15-22. doi: 10.31767/nasoa.3-4-2021.02. |
| Опис: | Обґрунтовано актуальність моделювання кривих виживаності Каплана – Мейєра, показано його використання в біомедичних дослідженнях. Розглянуто правостороннє цензурування даних про час виживання. Розкрито сутність методів, використовуваних для порівняння двох кривих виживаності. Продемонстровано алгоритм розрахунку ймовірностей виживаності на прикладі двадцяти пацієнтів протягом шести місяців та візуалізовано техніку моделювання кривих Каплана – Мейєра за категорійними ознаками (метод лікування та стать) за допомогою програмного продукту GraphPad Prism. Вказано на основний недолік непараметричного методу Каплана – Мейєра, обґрунтовано основні переваги регресії пропорційних ризиків Кокса. The importance of simulating Kaplan – Meyer survival curves in many biomedical fi elds and, to a lesser extent, in fi nancing, banking and insurance is highlighted. The right censoring of survival data, being the most conventional method of research, is analyzed. The patient survival is explored in a time span that is shorter in fact than the actual survival time. However, when the actual survival time is unknown, the proxy of the observable survival time will be used for estimating the actual survival time. The algorithm for estimation of survival probabilities is demonstrated by data on 20 patients during six months, with visualizing the technique of simulating Kaplan – Meyer curves by categorical variables (method of treatment and gender) using GraphPad Prism software for statistical data processing. It is argued that Kaplan – Meyer curves could provide an effective tool in simulating the patient survival in case of COVID-19 by various criteria of grouping: gender (male and female); treatment method; associated diseases (diabetes and others); age group; vaccinated or not vaccinated patients etc. The signifi cance of differences between survival curves of patienst in various groups can be found using Log-Rank test, Gehan – Wilcoxon test, Mantel – Cox test and others. The results of tests produced on the basis of data on 42 patients ill with leukemia show signifi cant differences in the survival between two groups of patients. This confi rms the assumption that the new method of treatment is more effective than the conventional one. The main defi ciency of the nonparametric method of Kaplan – Meyer is that it is incapable to build curves by several categorical variables. The main advantages of Cox regression based on the Cox proportional hazards model are demonstrated. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6189 |
| Розташовується у зібраннях: | №3-4
|
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
|
