Projekti / Programi
Število izgubljenih let kot mera bremena bolezni
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 3.08.00 |
Medicina |
Javno zdravstvo (varstvo pri delu) |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| P160 |
Naravoslovno-matematične vede |
Statistika, operacijsko raziskovanje, programiranje, aktuarska matematika |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 3.03 |
Medicinske in zdravstvene vede |
Zdravstvene vede |
Analiza preživetja, relativno preživetje, izgubljena leta, pseudo-vrednosti, sotveganja
Raziskovalci (15)
Organizacije (1)
Povzetek
Kako dobro je preživetje opazovane skupine v primerjavi s splošno populacijo? Raziskovalci si na to vprašanje pogosto skušajo odgovoriti z razliko v številu let preživetja. Vendar pa je ta mera v obstoječi literaturi skoraj vedno izračunano na način, ki daje zelo pristranske ali celo zavajajoče rezultate. Običajna napaka pri tem je tako imenovana pristranskost zaradi nesmrtnosti, torej pristranskost, ki se pojavi zaradi implicitne predpostavke, da skupina ne more umreti v določenem obdobju. Več avtorjev tudi poroča o številu izgubljenih let zaradi določenega vzroka in tukaj je metodologija še bolj vprašljiva, saj število po posameznih vzrokih lahko presega skupno število izgubljenih let. V zadnjih nekaj letih je bila predlagana dosledna cenilka števila izgubljenih let in izpeljana njena varianca. Za praktično uveljavitev metode pa je potrebno rešiti še več problemov. Najprej je potrebno dobro razumeti lastnosti mere ter jo natanko definirati tudi za primer, ko se populacijske tabele v času spreminjajo in ko je administrativno krnjenje zaradi dolgega obdobja spremljanja lahko informativno. Cenilko za varianco je potrebno prilagoditi tako, da bo upoštevala tudi variabilnost populacijskega dela, katerega sestava ni neodvisna od opazovanih podatkov. Za neposredno modeliranje števila izgubljenih ali pridobljenih let bomo uporabili psevdo-vrednosti, potrebno je proučiti lastnosti tako zastavljenih modelov in jih prilagoditi za primer zakasnjenega vstopa in pogojno neodvisnega krnjenja, saj sta to problema, ki bosta v tovrstnih podatkih redno prisotna. Za vso novo metodologijo je seveda potrebno zagotoviti programsko opremo.
V projektu se želimo posvetiti vsem naštetim izzivom in s celostnim pristopom zagotoviti, da bo nova metodologija dobro razumljena in neposredno uporabna v standardnih analizah preživetja.
Pomen za razvoj znanosti
Cilj projekta je celostno razviti metodologijo ocenjevanja izgubljenih oziroma pridobljenih let v primerjavi s splošno populacijo. Projekt temelji na nedavno definirani cenilki, ki omogoča nepristransko ocenjevanje glede na vzroke smrti – razvita je bila osnovna teorija, cenilka pa je bila uporabljena pri analizi bolnikov z duševnimi motnjami.
S pomočjo predlaganega projekta želimo standardno analizo preživetja dopolniti s to pomembno novo in splošno uporabno metodologijo. Pri tem je ključen predvsem celostni pristop k problemu, ki hkrati rešuje vrsto praktičnih vprašanj in na enem mestu zagotavlja uporabnost z več zornih kotov.
Osnovni teoretični doprinos stroki je definicija dosledne cenilke za primer časovno spremenljivih tveganj in informativnega krnjenja ter izpeljava ustrezne cenilke za varianco. Pričakujemo, da bo v zadnjem času razvijajoča se teorija psevdo-vrednosti uporabna v regresijskih modelih, v katerih je izid število izgubljenih oz. pridobljenih let. Uporaba psevdo-vrednosti na podatkih z zakasnjenim vstopom bo pomenila prvi primer praktične uporabe novo razvite teorije ustavljenih psevdo-vrednosti.
Z razvojem učinkovitih algoritmov in uporabnikom prijaznih funkcij bomo omogočili široko uporabo metodologije in tako skušali zmanjšati razkorak med napredkom statistične znanosti in dejansko uporabo metod v praksi.
Najpomembnejši del projekta pa verjetno predstavlja proučitev lastnosti mere in njenih cenilk, kar bo omogočilo pravilno, smiselno in povedno interpretacijo rezultatov.
Pričakujemo, da bo nova metodologija pomagala izluščiti pomembne dodatne informacije pri analizi podatkov o preživetju in bo posebej relevantna pri analizi preživetja skupin posameznikov, katerih preživetje ni bistveno slabše oziroma je celo boljše od splošne populacije, saj teh podatkov s standardnimi metodami relativnega preživetja ne moremo analizirati.
Hkrati pričakujemo, da bo metodologija zelo uporabna pri predstavitvi rezultatov znanstvenih raziskav laični javnosti, saj omogoča dobro definiran a hkrati preprosto razumljiv izid analiz.
Pomen za razvoj Slovenije
The goal of the project is to develop the methodology of years lost or saved compared to the general population in a comprehensive way, so it could be well understood and directly used in practice. The project is based on the recently introduced cause-specific estimator – the basic theory has been developed and the estimator has been used in the analysis of patients with bipolar disorder.
By developing this theory further we wish to make this methodology an important new and generally usable approach that can shed new light on survival data. With a comprehensive approach, we intend to deal with all the major issues that arise in practical use of the methodology.
The basic theoretical advance is to define a consistent estimator in case of time-varying population mortality hazard, to deal with informative censoring and to develop a sensible variance estimator. We expect that regression models with years lost/saved as the outcome will prove as another useful application of the pseudo-observations theory. Furthermore, the left-truncated outcome will present the first practical application of the most recent theory of stopped pseudo-observations.
The development of efficient algorithms and user-friendly functions will enable wide usage of the methodology which will contribute to diminishing the gap between the advances in statistical theory and its use in practice. However, the availability of easy-to-use functions only makes sense when accompanied with a comprehensive study of the properties of the measure that enables the user to make valid interpretation of the results.
The new methodology will provide interesting new information when analyzing survival data and will be particularly interesting when studying relative survival of groups of patients whose survival is comparable or even better than that of the general population – such data can not be analyzed with standard relative survival methodology.
The methodology will be particularly useful in presenting the results of scientific studies to the layman audience as it provides a well defined and easy to understand outcome of analyses.
