Metode relativnega preživetja predstavljajo ključno orodje v analizah podatkov, v katerih vzrok smrti ni znan oziroma je nezanesljiv, a nas vseeno zanimajo izidi povezani z določenim vzrokom smrti. Ta metodologija predstavlja standard v analizah podatkov registrov raka, hkrati pa je uporabna tudi na številnih drugih področjih. Ideja relativnega preživetja je združiti opazovane podatke s podatki iz tabel smrtnosti in tako na posreden način izluščiti informacijo o tveganju povezanem z boleznijo, ki nas zanima. Čeprav je osnovna ideja preprosta in razumljiva, pa je implementacija cenilk v praksi kompleksna, saj je populacijsko tveganje vsakega posameznika odvisno od vrednosti njegovih demografskih spremenljivk, ki se v času spreminjajo. V zadnjem desetletju je bilo na področju relativnega preživetja narejen precejšen napredek v metodologiji, pri čemer nekatere metode predstavljajo le manjše popravke glede na obstoječo metodologijo, medtem ko druge zahtevajo povsem nove funkcije. Knjižnica relsurv pokriva vse korake analize, od uvoza podatkov iz tabel smrtnosti do ocenjevanja in grafične predstavitve rezultatov. Sintaksa funkcij sledi osrednjim knjižnicam v analizi preživetja (survival, cmprsk) in tako omogoča uporabnikom neposredno uporabo. V članku se osredotočamo na ključni cenilki čistega preživetja in kumulativne verjetnosti smrti. Obe cenilki sta prvič predstavljeni v naši knjižnici in še vedno pogosto manjkajoči v drugem statističnem programju, kar pomembno omejuje uporabnost teh metod. Članek poda smernice za dejansko uporabo na primeru preživetja bolnikov z rakom debelega črevesja iz Registra raka republike Slovenije.
COBISS.SI-ID: 34065113
Pogost cilj analize dolgoročnega preživetja bolnikov je oceniti mero, ki bo primerljiva med populacijami z različno populacijsko smrtnostjo. Kadar je vzrok smrti neznan ali nezanesljiv kot na primer v podatkih registrov raka, uporabljamo metodologijo relativnega preživetja - podatke o bolnikih združimo s podatki o smrtnost v splošni populaciji. V tem članku se osredotočimo na robno relativno preživetje, mero, ki je povzetek tveganja bolnikov v času. Pod dodatnimi predpostavkami o obstoju latentnih časov lahko to mero interpretiramo tudi kot čisto preživetje. Predlagamo nov pristop k ocenjevanju, ki uporablja psevdo-vrednosti, in dve cenilki za varianco. Lastnosti pristopa so preučene v teoriji in s pomočjo populacije, izkaže se, da je cenilka nepristranska in da imajo intervali zaupanja nominalno verjetnost pokritja. S pomočjo simulacij in realnih podatkov pokažemo, da je obnašanje nove cenilke zelo blizu cenilki Pohar-Perme. Hkrati ima novo predlagana cenilka pomembno prednost, saj je formula preprostejša in ne zahteva numerične integracije, kar omogoča teoretično proučevanje lastnosti in povezav.
COBISS.SI-ID: 33683673
Analiza relativnega preživetja je področje analize preživetja, pri katerem imamo podatke s sotveganji, vendar vzroki smrti niso podani. Prvi korak pri analizi tovrstnih podatkov je ponavadi ocena krivulje čistega preživetja, ki ji nato lahko sledijo regresijski modeli. Pred nedavnim je bil predlagan test oblike log-rank, cilj pričujočega članka je raziskati lastnosti tega testa in tako postaviti te ideje ob bok obstoječim metodam. Znane povezave med testom log-rank in univariatnim oz. stratificiranim Coxovim modelom želimo posplošiti na področje relativnega preživetja. S pomočjo teorije in simulacij temeljito raziščemo lastnosti predlaganih testov. Pomemben korak k uporabnosti metode je tudi razvoj algoritma v programskem okolju R, učinkovito implementirana funkcija nam omogoča fleksibilnost pri raziskovanju metode. Izkaže se, da se tako log-rank test kot tudi njegove alternative s pomočjo modelov ustrezno obnašajo pod ničelno domnevo, četudi je korelacija p-vrednosti sorazmerno nizka, kar kaže na to, da ne obeh pristopov ni ustrezno uporabljati sočasno. Pokazali smo tudi, da ima stratificirana verzija večjo moč v primeru nehomogenih tveganj, vendar pa hkrati tudi drugačno interpretacijo. Zaključimo lahko, da četudi ni mogoče pokazati neposredne teoretične povezave med testnimi statistikami, lahko rezultate testa log-rank interpretiramo na enak način kot rezultate semi-parametričnih aditivnih regresijskih modelov.
COBISS.SI-ID: 33211609
Področje relativnega preživetja je v zadnjem desetletju precej raziskovalno aktivno, a eden izmed rezultatov tega razvoja je tudi več različnih in nasprotujočih si pristopov k analizi. V članku natanko definiramo različne mere in razložimo razlike med njimi. Njihove lastnosti smo raziskali na primeru raka debelega črevesa in prostate iz slovenskega Registra raka ter na podlagi simuliranih podatkov. Realna primera podatkov ilustrirata, kako šele ocenjevanje več mer omogoča celostno sliko podatkov. Izbira ustrezne metode mora biti narejena v dveh korakih, najprej mora biti jasno definirano raziskovalno vprašanje in mera, ki nas zanima, šele nato sledi izbor med cenilkami, ki konsistentno ocenjujejo to mero.
COBISS.SI-ID: 33117913
Registrski podatki o bolnikih z rakom omogočajo regresijsko analizo presežnega tveganja smrti zaradi raka. V članku predlagamo mero pojasnjene variabilnosti v analizi presežnega tveganja. V ta namen smo prilagodili mero pojasnjene variabilnosti RE, tako da je primerna za modele v relativnem preživetju, kjer presežno tveganje ocenjujemo posredno s pomočjo populacijskih tabel smrtnosti. RE izračunamo ob vsakem času dogodka, problem sotveganj pa rešujemo z utežmi, ki so proporcionalne verjetnosti, da neko smrt lahko pripišemo raku. Vrednost, ki jo dobimo, je na intervalu -1 do 1 in je lahko poročana ob posameznih časih ali pa kot časovno spremenljiva mera od diagnoze do konca spremljanja. Mera je uporabljena na primeru angleških bolnikov s pljučnim rakom. Delež pojasnjene variabilnosti v preživetju nam pomaga razumeti mehanizme preživetja raka. Dodatno nam časovno-spremenljivi RE omogoča razumevanje načina povezanosti pri najpomembnejših napovednih spremenljivkah.
COBISS.SI-ID: 33726425